| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第18-27页 |
| 1.2.1 本体概述 | 第18-19页 |
| 1.2.2 本体分类 | 第19-20页 |
| 1.2.3 本体建模语言 | 第20-22页 |
| 1.2.4 研究现状 | 第22-27页 |
| 1.3 课题意义及本论文主要工作 | 第27-28页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第27页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第27-28页 |
| 1.3.3 课题来源 | 第28页 |
| 1.4 章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 模糊化相似度表示的定义与归一化 | 第30-46页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 模糊化相似度表示的定义 | 第31-40页 |
| 2.2.1 区间型模糊相似度表示 | 第31-35页 |
| 2.2.2 结构型模糊相似度表示 | 第35页 |
| 2.2.3 是否型和数值型模糊相似度表示 | 第35-36页 |
| 2.2.4 三角模糊相似度表示 | 第36-40页 |
| 2.3 模糊化相似度表示的归一化 | 第40-45页 |
| 2.3.1 从区间型模糊表示到三角模糊表示的转换 | 第40-43页 |
| 2.3.2 从结构型模糊表示到三角模糊表示的转换 | 第43-45页 |
| 2.3.3 从是否型和数值型模糊表示到三角模糊表示的转换 | 第45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 异构本体间模糊化可配置本体概念映射 | 第46-68页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 相关技术研究 | 第46-47页 |
| 3.3 五种模糊化本体概念相似度计算 | 第47-52页 |
| 3.3.1 基于Elementary的模糊化概念相似度计算 | 第48-49页 |
| 3.3.2 基于Attribute的模糊化概念相似度计算 | 第49-50页 |
| 3.3.3 基于Taxonomy的模糊化概念相似度计算 | 第50-51页 |
| 3.3.4 基于Dependence的模糊化概念相似度计算 | 第51页 |
| 3.3.5 基于Axiom的模糊化概念相似度计算 | 第51-52页 |
| 3.4 可配置本体映射模型 | 第52-55页 |
| 3.4.1 CMT(可配置映射计算树)模型 | 第52-53页 |
| 3.4.2 SMT(特殊映射计算树)模型 | 第53页 |
| 3.4.3 从CMT模型到SMT模型的转换 | 第53-55页 |
| 3.5 可配置本体概念相似度计算 | 第55-57页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第57-67页 |
| 3.6.1 映射性能评估标准 | 第57-58页 |
| 3.6.2 应用实例 | 第58-60页 |
| 3.6.3 五类本体概念匹配方法 | 第60-62页 |
| 3.6.4 映射结果分析 | 第62-64页 |
| 3.6.5 模糊化映射方法时间复杂度分析 | 第64-66页 |
| 3.6.6 可配置本体概念匹配的应用场景 | 第66-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于模糊块相似度的异构本体合并 | 第68-85页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 模糊化本体模块相似度计算 | 第69-76页 |
| 4.2.1 基于概念的模糊块相似度计算 | 第69-72页 |
| 4.2.2 基于关系的模糊块相似度计算 | 第72-74页 |
| 4.2.3 可配置本体模块相似度计算 | 第74-76页 |
| 4.3 基于模糊块相似度的异构本体合并算法研究 | 第76-79页 |
| 4.3.1 核心合并算法 | 第76-78页 |
| 4.3.2 本体关系合并算法 | 第78-79页 |
| 4.4 应用实例与分析 | 第79-82页 |
| 4.5 本体合并的应用场景 | 第82-84页 |
| 4.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 基于粗糙集和实例选择的本体概念映射 | 第85-108页 |
| 5.1 引言 | 第85-86页 |
| 5.2 相关研究 | 第86-88页 |
| 5.2.1 CBR分类器 | 第86-87页 |
| 5.2.2 CBR分类器在文本分类中的应用 | 第87页 |
| 5.2.3 基于依赖关系的特征归约方法 | 第87-88页 |
| 5.3 理论基础 | 第88-92页 |
| 5.3.1 实例选择相关概念定义 | 第88-90页 |
| 5.3.2 粗糙集实例空间重叠 | 第90-92页 |
| 5.4 实例库的构造 | 第92-98页 |
| 5.4.1 实例选择 | 第92-93页 |
| 5.4.2 属性值规范化 | 第93-94页 |
| 5.4.3 属性归约 | 第94-98页 |
| 5.5 映射算法 | 第98-101页 |
| 5.5.1 准备阶段 | 第98-100页 |
| 5.5.2 映射阶段 | 第100-101页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第101-107页 |
| 5.6.1 映射效果分析 | 第101-105页 |
| 5.6.2 增量更新辨识矩阵方法的时间复杂度分析 | 第105-107页 |
| 5.7 本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 面向元模型的本体模型校验和映射结果校验 | 第108-132页 |
| 6.1 引言 | 第108-109页 |
| 6.2 基于元模型的四层本体模型体系架构 | 第109-110页 |
| 6.3 本体模型校验 | 第110-120页 |
| 6.3.1 本体定义元模型(ODM) | 第111-116页 |
| 6.3.2 基于ODM和OCL的本体模型校验应用实例与分析 | 第116-120页 |
| 6.4 本体映射结果校验 | 第120-129页 |
| 6.4.1 本体映射元模型(OMM) | 第120-123页 |
| 6.4.2 基于OMM和OCL的本体映射结果校验应用实例与分析 | 第123-129页 |
| 6.5 本体模型校验和映射结果校验的应用场景 | 第129-130页 |
| 6.6 本章小结 | 第130-132页 |
| 第七章 全文总结 | 第132-134页 |
| 7.1 本论文研究工作总结 | 第132-133页 |
| 7.2 下一步展望 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-141页 |
| 附录A 程序算法 | 第141-145页 |
| 附录B 相关图表 | 第145-152页 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 | 第152-154页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研及实践项目 | 第154-155页 |
| 致谢 | 第155页 |
