基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法

为了充分利用三维模型的颜色、形状、纹理等特征,提出以三维模型渲染图像为数据集,利用渲染图像角度结构特征实现三维模型检索。首先,该方法以三维模型渲染图像为测试集,利用已有类别标记的自然图像作为训练集,通过骨架形状上下文特征对渲染图像进行分类,提取角度结构特征,建立特征库;然后,对输入的自然图像提取角度结构特征,与特征库中的角度结构特征进行相似度匹配计算,实现三维模型检索。实验结果表明, 充分利用 渲染图像的颜色、形状和空间信息是实现三维模型检索的有效方法。     

一个相关反馈三维模型深度图像检索算法

基于图像的三维模型检索比形状特征和拓扑结构特征具有更易于实现且检索效果好等优点,但现有基于图像的三维模型检索方法存在一些问题,如没有考虑三维深度信息、所提特征不能全部表达三维模型信息且不能实现用户交互操作等。对此提出一种基于深度图像的三维模型相关反馈检索算法:首先提取三维模型深度图像边界方向直方图和Zernike矩特征;然后利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现分类器的构造和模型的标注;最后利用调整好的权值分类器进行检索和标注。实验表明,该算法实现了三维模型的相关反馈检索和标注,提高了检索的精确性,并增强了系统的实用性,为进一步进行语义检索打下基础。     

基于本体的关联知识可视化检索模型

本体作为共享概念体系的形式化描述,在知识检索方面可解决海量知识利用问题.为此,在已有研究成果的基础上,提出一种基于本体的关联知识可视化检索模型.该模型从实用角度出发,关注知识源之间的关联性和知识检索的用户体验,改进传统的本体构建及维护方法,提出新的知识检索方法.应用实例结果表明,该模型能够提升用户获取知识的效率和质量.     

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.     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

一种基于本体的视频检索技术研究

传统的视频检索大多采用基于关键词的方法,难以获得让用户满意的查准率和查全率。为此提出一种基于本体的视频检索技术,该技术借助于领域本体,以其基本概念为关键词通过互联网图像搜索引擎在线获取样本图像组,提取SIFT特征建立图像特征词典,抽取图像特征直方图并计算相似度,辅助完成视频的自动标注,初始化视频检索库;同时,借助于领域本体,对从用户的查询输入中抽取的关键词进行语义扩展,将以扩展概念集进行检索的结果返回给用户,以此实现基于本体的视频检索。最后,结合实例对该算法进行实现和分析,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于领域本体的软构件检索

为了提高刻面分类检索软构件的查准率,结合领域本体,提出了支持自然语言检索的软构件检索过程模型.该模型抽象了领域知识,形成领域本体库,用于匹配用户检索使用的自然语言,提供领域内一致认可的检索术语.该术语然后与软构件描述库中的软构件描述术语进行匹配,进而从软构件库中检索软构件.软构件描述库采用了刻面分类方法.ATS软构件检索实验结果表明,较之于传统的刻面分类方法,该检索策略既提高了检索精度,又增强了检索的灵活性.     

基于语义检索的构件库系统体系结构

语义检索是解决目前构件查准率和查全率不高的最好方法之一。该文研究了基于语义检索的构件库技术,能在构件入库时完成基于本体的构件语义描述,在检索时复用领域本体,实现构件隐含语义推理和匹配,检索出传统算法难以检索到的构件,为设计实现具体面向语义检索的构件库系统提供了一个参考模型。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

基于本体和多代理的知识检索模型研究

提出了一种基于本体和多代理的三层结构的知识检索模型,这个模型建立在本体库、用户特征库、方法库和知识库的基础上,包括用户层、检索逻辑层和数据服务层.在此模型中本体用来描述知识,实现知识共享和交换,知识检索模型框架由多代理系统构成,代理之间的通讯语言也使用本体描述语言OWL来实现.最后以铁路知识为背景设计开发了知识检索模型的原型系统,并对原型系统的实现方法作了阐述.     

基于反馈的多构件库二次检索

多个分类方式不同的构件库之间,实现互通,可以有效扩大重用者检索构件的范围和提高检索效率,而检索的查准率和查全率是多构件库检索亟待解决的问题。在对关键词检索的原理和语义关系模型进行分析后,利用领域本体,提出一种基于用户反馈的语义关系识别的多构件库二次检索模型,从而获得高质量的检索结果。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。     

面向重用的产品设计过程知识建模与检索

针对传统的产品设计过程知识模型与知识检索方法在提高产品设计过程知识重用性上的不足,提出了多层次多粒度的知识模型以及基于语义的智能检索算法。首先通过分析产品设计过程知识重用的需求,将产品设计过程知识分为项目管理知识、领域知识、产品设计对象知识三类,并建立对应的多层次知识模型。然后在运用本体技术建立产品设计过程知识本体库的基础上,提出了一种基于语义的智能检索算法。最后给出了产品设计过程知识重用模型,并以柴油发动机方案设计为例,证明了该模型的有效性。     

基于语义的软构件检索

通过对传统的软构件检索技术的研究,在刻面分类检索方法的基础上,提出了一种基于语义的软构件检索方法,这种方法利用领域模型和领域本体对构件检索进行语义上的扩展。具体描述了该方法的设计思想和过程模型,然后利用该方法构造出了基于语义的软构件检索体系构架,实现了对领域构件进行语义查询的目的,提高了构件检索的查全率和查准率。     

基于语义网的分布式中文信息检索模型

提出一个分布式的、基于语义服务的开放式信息检索模型(D-IRSW).该模型采用统一接口规范的不同的语义检索服务作用于不同的本体库,实现针对不同本体库的个性化检索;然后由语义检索服务引擎(SRSE)对不同语义检索服务返回的结果进行去重和排序.     

基于DEM库的地表模型实时简化方法

围绕三维可视化技术中的地表模型简化方法进行了分析与探讨，针对传统简化方法中所存在的不足之处提出了一种新的基于DEM库数据组织的地表模型的实时简化方法．其主要思想是：将DEM库数据组织方法与地表层次细节模型的建立相结合，以实现对海量地形数据的实时动态显示．     

基于Hadoop的海量农业数据资源管理平台

使用传统分布式数据库架构存储和管理海量农业数据存在资源效率不高及存储能力不足的问题,为此,在Hadoop的基础上研究海量农业数据资源组织存储与检索技术,提出基于Hadoop的大文件分块存储方法和海量农业数据资源检索方法。测试及实践结果表明,该方法为构建海量农业数据资源管理平台提供了支持,实现了海量农业数据资源高效的组织和管理。     

一种基于结构的三维模型检索方法

内在结构特征作为三维模型的一个重要特征,从逻辑上代表了模型的形状特征。通过计算不同三维模型的表面点信息,提取出三维模型的骨骼信息作为特征值,并与需要查询的目标的结构特征进行匹配比较,最终得到查询结果。不同于常用的基于表面特征的三维模型检索方法,该文采用一种体素化三维模型、提取骨骼得到结构特征,通过图编辑距离匹配特征值得到检索结果的三维模型检索方法。     

基于本体的服务构件描述研究与实现

面向服务架构(SOA)是实现企业自动化的未来发展趋势,用面向服务思想架构企业应用更强调如何通过基于构件的软件开发(CBSD)快速满足企业多变的业务需求,构件的描述方法是构件库管理和构件分类检索的基础.通过对服务构件的语义描述方法与传统构件描述方法的比较,引入了本体建模的思想,对青鸟构件库系统构件分类描述规范和OWL-S规范进行了扩展,提出了一种基于本体的服务构件描述方法.这种服务构件语义描述方法支持面向服务的语义检索,提高了服务检索的查全率和查准率,为实现基于语义Web Service的SOA网构开发奠定基础.     

粗糙本体支持的信息语义检索

为了实现精确本体无法完成的信息的隐含语义挖掘,检索到满足用户请求的信息,引入粗糙本体实现对信息语义检索的支持。剖析了基于精确本体的信息语义检索的过程及其不足,引入了粗糙本体以扩展精确本体,阐述了粗糙本体支持的信息语义检索的理论模型、设计了语义相似度算法,给出了模型实现方法。实验结果表明,该检索方法较之精确本体支持的语义检索和基于关键词的语法检索具有更好的检索效果。