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面向语义Web的领域本体表示、推理、集成及其应用研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-14页
第一章 绪论第14-38页
   ·研究背景第14-18页
     ·语义Web第14-16页
     ·面向语义Web 的本体第16-18页
     ·论文研究的项目支撑第18页
   ·相关领域及其国内外研究现状第18-35页
     ·知识表示与推理第18-21页
     ·描述逻辑第21-25页
     ·本体构建第25-29页
     ·本体集成第29-33页
     ·语义Web 应用第33-34页
     ·相关领域的研究现状小结第34-35页
   ·论文的主要创新点第35-36页
   ·论文的组织结构第36-38页
第二章 常见的面向语义Web 的本体语言及其形式化基础第38-59页
   ·面向语义Web 的本体语言的概况第38-42页
   ·描述逻辑基础第42-50页
     ·基本描述逻辑——AL 语言系列第43-44页
     ·面向描述逻辑ALCN 的Tableau 推理算法第44-48页
     ·强描述逻辑第48-50页
   ·OWL DL 及其形式化基础第50-56页
     ·使用OWL DL 刻画类第50-52页
     ·使用OWL DL 刻画属性第52-53页
     ·使用OWL DL 刻画个体第53-54页
     ·OWL DL 的形式化基础第54-56页
   ·OWL Lite 及其形式化基础第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第三章 面向语义Web 的领域本体表示、推理方法和面向语义Web 的多领域本体集成方法第59-92页
   ·面向语义Web 的领域本体表示、推理、集成的预备知识第59-72页
     ·领域、领域概念化、领域本体、本体第59-63页
     ·建立本体的原则第63-64页
     ·构建领域本体的一般步骤第64-65页
     ·领域本体集成的相关术语第65-68页
     ·面向语义Web 的领域本体集成的相关研究工作第68-72页
   ·面向语义Web 的领域本体表示、推理方法DORRSW第72-79页
     ·限定领域本体所需覆盖的范围第73-74页
     ·创建领域术语集第74页
     ·创建领域本体第74-77页
     ·调用合适的推理系统进行推理第77-79页
   ·面向语义Web 的多领域本体集成方法MDOISW第79-83页
     ·选择集成所需的领域本体第81-82页
     ·创建IBK第82-83页
     ·检查一致性第83页
     ·调用合适的推理系统进行推理第83页
   ·应用实例第83-88页
     ·应用DORRSW 方法来解决某个动物领域本体的表示和推理问题.第83-86页
     ·应用MDOISW 方法来解决某两个动物领域本体的集成问题第86-88页
   ·方法的分析与比较第88-91页
   ·本章小结第91-92页
第四章 语义Web 上基于本体的信息检索模型第92-116页
   ·信息检索模型概况第92-100页
     ·信息检索模型的定义第93-95页
     ·信息检索模型的分类第95-97页
     ·传统的矢量模型第97-100页
   ·理想化的逻辑视图生成函数下的信息检索性能评价第100-109页
     ·理想化的逻辑视图生成函数下的查准率与回调率间的关系第101-104页
     ·综合评价指标PR第104-108页
     ·综合评价指标PR 的应用第108-109页
   ·语义Web 上基于本体的信息检索模型第109-114页
     ·相关研究工作第110-111页
     ·模型提出第111-114页
     ·关于模型实用性的验证第114页
   ·本章小结第114-116页
第五章 网络中心战的知识基础设施构建第116-132页
   ·关于网络中心战的预备知识第116-120页
     ·网络中心战的概念第116-117页
     ·网络中心战与联合设想2020第117-120页
   ·网络中心战的知识基础设施——战场空间本体第120-123页
   ·构建战场空间本体的方法BOCA第123-125页
     ·BOCA_Ⅰ:构建战场空间中子领域的领域本体第123-124页
     ·BOCA_Ⅱ:集成战场空间中多个子领域的领域本体第124-125页
   ·应用实例第125-131页
   ·本章小结第131-132页
第六章 结论与展望第132-135页
   ·论文主要贡献第132-134页
   ·进一步的工作第134-135页
致谢第135-136页
参考文献第136-146页
作者在学期间取得的学术成果第146-147页

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