一种基于图像的快速虚拟植物可视化重建

企业中的信息随着企业的不断发展而呈现爆炸式的增长，如何在海量数据中检索需要的文本是企业知识管理中的一个重要的研究课题。把本体引入到企业文本检索中来，以文本的自然段为检索的最小单位，提出了一个信息检索的模型。该模型能从企业文本中抽取信息而建立本体描述符，用本体描述符来表示文本的自然段，从而对检索要求和自然段进行语义匹配，最后得到检索结果。     

基于本体的商务领域文本检索的研究

文本挖掘技术是从海量文本信息中获取潜在有用知识的有效途径。传统的文本挖掘方法由于不能有效运用语义信息而难以达到更高的准确度。本体论为语义信息的合理表示和有效组织提供了理论支持和技术手段,把本体引入到商务企业文本检索中,以文本的段落为检索的最小单位,提出了一个信息检索的模型。该模型能从文本中抽取信息而建立本体标识符,用本体标识符来表示文本的段落,从而对检索要求和段落进行语义匹配,最后得到检索结果。     

基于本体技术的内容图像检索系统

提出一种新的利用对象本体进行基于内容的图像检索的方法.从分割后的图片区域中提取低层特征,并将其映射为本体中的中间层描述符.中间层描述符将图像低层特征与高层语义联系起来,实现基于内容的图像检索.实验证明,该方法适于大型图片库的检索.     

基于改进VSM的文本信息检索研究

网络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难,目前的检索工具忽视了很多文本中所隐含的语义信息,从而导致检索时效率低下,很难满足用户的查询要求.提出了一种基于向量空间模型改进的文本信息检索方法.把本体技术引入到传统的文本信息检索系统中,利用领域本体中概念相似度计算对向量空间模型进行改进,从而实现一个高效的文本检索系统,并简述了系统的模型.实例证明,该方法可以很好地提高文本信息检索的查全率和查准率.     

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度.     

均值描述符:一种紧的三维模型多特征表示

针对已有多特征描述符因维数增加而导致检索效率明显下降的问题,提出一种三维模型多特征联合的均值描述符.该方法不仅能显著提高检索准确率,而且不会降低检索效率.首先通过调和映射提取三维模型的旋转不变描述符;然后采用多特征描述符对数据库中的模型进行无监督聚类分析,构造能够反映模型聚类性的近邻图;最后根据近邻图对调和描述符进行均...     

Onto3D——一种基于本体的三维模型检索系统

由于目前的三维模型检索技术中基于文本的检索方法和基于内容的检索方法所使用的关键词或形状特征不能包含模型的语义信息,因而检索的结果不能完全满足用户检索的意图.为此实现了一种基于本体的三维模型检索系统Onto3D. Onto3D能够根据用户的检索条件,利用知识库中模型的语义信息进行推理和查询;也可以根据用户反馈信息,从三维模型的底层特征推出高层语义信息.对Princeton Shape Benchmark的实验表明,Onto3D系统在文本和形状检索中都取得了较好的效果.     

基于本体的企业搜索引擎研究

随着企业的发展以及企业信息化建设的推进,Internet技术在越来越多的企业中得到应用,企业内部信息量以惊人的速度增长.面对企业内部海量信息,传统的搜索引擎无法满足企业用户对企业信息的检索需求,因此企业级的搜索引擎成为迫切需求.对传统的搜索引擎和本体知识进行学习,设计了一个基于本体的企业级搜索引擎系统模型.该设计运用本体知识,对检索关键词进行语义扩展,对检索结果进行语义相似性判断,最终实现搜索结果更加精确.     

以本体为核心的图像情感语义检索模型

针对目前图像检索系统较难实现情感语义检索的问题,构建了以本体为核心的图像情感语义检索模型。在对核心本体库的构建中,采用将Mpeg-7和概念格理论与本体构建相结合的方法,其难点在于将Mpeg-7标准描述符与图像情感本体的属性构造的结合,以及自动产生新的概念结果的方法;实现了图像情感领域本体框架的半自动构建。通过系统的初步实现与相关实验的验证,证明了此检索模型在实现图像情感语义检索中的可行性和优越性。     

基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.