一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

一种基于概念格胶合的模糊本体合并方法

为了解决本体异构问题,实现本体资源的共享和重用,需要进行本体集成。本体合并是集成的一种方式。本体对概念外延和内涵揭示得不够,对概念的表达深度不够。形式概念分析可以很好地表示和处理概念以及概念之间的关系,但是在语言表达和推理等方面还很不足,因此需要将它们结合起来表达和处理知识,提高语义表达能力。提出了一种基于模糊概念格胶合的模糊本体合并方法,为模糊本体集成提供了一种新的方法。     

一种基于模糊聚类的模糊本体生成方法

本文研究了一种从模糊背景生成模糊本体的方法。模糊本体由以下几部分组成,分别是：模糊形式概念分析、模糊概念聚类及模糊本体生成。首先,模糊形式概念分析将模糊逻辑嵌入形式概念分析以构成模糊概念格。其次,模糊概念聚类从模糊概念格构造概念层次。最后,模糊本体生成部分从概念层次生成模糊本体。     

不精确性语义网本体:语义、模型与表示

为了支持语义网对不精确性知识的机器理解与机器推理,提出了不精确性语义网本体的设想。通过分析"不精确性"和"概念"的语义,界定不精确性包括模糊性和粗糙性,其分别源于人脑形成概念时所采用的圈定方式和导出方式,进而指出不精确性概念实际上就是模糊粗糙概念,而不精确性偏序关系并不实际存在,由此推证出不精确性语义网本体的集合表达式模型即模糊粗糙概念偏序集。给出了该模型的两种实用性表示形式:模糊粗糙概念表和模糊粗糙概念格,后者具有约简性和惟一性的良好性质,据此可编写简洁规范的OWL文档,从而支持语义网的实际运行。     

模糊概念格构建的Bordat方法

概念格是近年来兴起的知识表示模型.现实世界中的事物大多具有不精确性特征,如何将若干模糊对象构建成一个概念格具有重要的理论与应用价值.选择适于构建精确概念格的Bordat方法,应用模糊集理论对其进行改进,重新定义了概念格的顶节点确定过程和子节点生成算法,提出了构建模糊概念格的Bordat方法,结合实例说明了其应用,即生成相关的模糊概念,同时构建与之对应的模糊概念格.该方法不仅保留了作为数据源的模糊形式背景的所有信息,而且所需生成的模糊概念数量少,方法简单快捷,易于计算机实现.     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

概念代数在本体合并中的应用

本体合并是本体集成的一种较为有效的方式,是用于解决本体异构以实现本体资源重用和共享的一种方法。引入概念代数以弥补本体的概念深度表达不够、形式化程度低等缺陷。将本体与概念代数结合,提出一种基于概念代数的本体表示方法,其恰好符合领域专家构建本体的意识活动,可以更好地表达和处理知识。概念代数是一种抽象的数学结构,形式化程度较高,并且其概念之间的认知关系更便于进行知识推理。利用概念代数将本体表示为可视化的概念网形式,进而利用概念代数的运算实现概念之间的合并及关联,提出一种基于概念代数的本体合并方法,是对概念代数应用到本体的一种尝试,为本体的处理提供了一个新的视角。     

基于内涵模糊概念格的汽车评价知识发现方法研究

为了有效利用汽车评论数据,参照已建立的汽车评价本体,从文本中抽取评价搭配对,提出基于五元组的对象评价度量,从而获取汽车评价模糊形式背景。在模糊形式背景中,定义了内涵模糊概念和内涵模糊概念格。设计了模糊形式背景和内涵模糊概念格构建算法,并以实例对如何基于内涵模糊概念格进行知识发现予以讨论。     

模糊本体构建的概念距离聚类方法

针对手工构建模糊本体工作量大且构建效率低的问题,结合模糊集理论和模糊概念格的结构惟一性等特点,提出一种基于模糊概念格的概念距离聚类方法来构建模糊本体.用渐进式方法构建出模糊概念格,并计算模糊概念格中节点的模糊参数,对其进行概念距离聚类处理,得到模糊概念层次,最后映射为模糊本体.其构建实例验证了该构建方法的可用性和有效性.     

图像情感本体背景下的模糊概念格生成及维护算法

从算法的角度,阐述将FCA的核心——概念格,应用于以图像底层特征为外延、VAD心情空间中的情感分类为内涵所构成的模糊形式背景中,给出了基于图像情感本体的模糊概念格的基本概念,根据模糊形式背景构建并维护相应模糊概念格,提出了今后的研究方向,为同课题组的其他研究提供支持。     

由蕴涵算子构造的一种模糊概念格

WilleR.提出的形式背景对象与属性之间具有明确的关系。但在实际生活中,人类认识的大量知识都是模糊的。因此研究对象与属性之间模糊的、不精确关系的模糊形式背景具有重要的意义。文章给出了在模糊形式背景下一种新的模糊概念的定义方式,讨论了它的性质,并给出了计算模糊概念的算法。最后给出了一个实例说明了在这种定义方式下形成的模糊概念格。     

广义模糊粒化本体论在知识工程中的应用--模糊理论本质研究

世界本质是模糊的、粒化的,模糊粒化思维是人类思维的固有方式。论文研究了模糊逻辑的本质,凡是有人类思维活跃的地方,即是广义模糊粒化存在和活跃的地方,使得机器更适宜于处理与人类心智相关的领域。讨论了广义模糊粒化本体论在知识工程中的研究与应用,设计了模糊粒化系统,给出了基于模糊粒化的形象思维表达,解释了定性概念。广义模糊粒化本体理论必然能在知识工程、人机通信、人类思维等领域发挥其重要作用。     

模糊知识的三种否定及其集合基础

对于模糊知识中"否定"的认知与处理,文中从概念层面上区分模糊知识中的矛盾否定关系与对立否定关系,研究发现了模糊知识中存在一规律:一对对立的概念为模糊概念,则它们之间必然存在"中介"的模糊概念;反之,如果一对对立的概念之间存在中介的模糊概念,则对立的概念必然是模糊概念.因此,作者提出在模糊知识的否定关系中存在三种不同的否定关系,即矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系,并给出它们的形式定义.为了能够刻画这些关系的内在性质与联系,作者提出了一种新的具有矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集FSCOM,并讨论了FSCOM的特征、FSCOM的基本运算与性质以及FSCOM与Zadeh模糊集的关系等.在后续文中将表明,FSCOM是一种处理实际中的模糊知识及其各种否定的有效方法.     

基于模糊概念格的语义Web服务匹配

针对不同本体领域语Web服务匹配问题,提出基于模糊概念格模型的语义Web服务匹配方法。将不同本体映射成统一形式背景,进而形成模糊概念格结构,最后在模糊概念格结构的基础上,提出了服务的相似度计算方法。实验结果表明该服务匹配方法的有效性。     

基于概念本体的视频内容分析框架

为解决视频内容分析过程中对视频组织结构划分的问题,建立了一个基于概念本体的视频分析模型,将视频以概念本体的方式进行划分,归纳出视频中四种典型的概念:类别概念、对象概念、属性概念以及情感概念.论述了各类概念之间的关系:实例关系、属性关系、归类关系、组成关系.采用人工定义规则与学习方法相结合的方法,实现对视频概念本体的识别和划分.以概念本体为中心划分视频结构,符合人类认知事物过程和认知规律,便于将底层特征向量与高层语义进行映射、组织和处理.     

一种基于FCA的本体优化算法

在本体学习过程中,随着本体中概念的增多,必然存在概念及概念间关系的冗余,如果不及时对本体进行优化,本体中的关键信息就会淹没于冗余的概念关系之间。针对这种情况,基于FCA(形式概念分析)理论提出一种本体优化算法。应用FCA中概念格相关知识建立本体原型,通过消除本体原型层次关系中的冗余,达到优化的目的。实验结果表明,本体原型经过优化,消除了层次关系中的冗余,使概念间的关系更加清晰,核心内容更加突出。     

变精度对偶概念格的构造及其性质

形式概念分析作为进行数据分析的有效工具,吸引了世界各地研究者的关注。由于二值形式背景的局限性,人们将模糊集引入形式概念分析。但是模糊形式背景生成的模糊概念数量庞大。讨论了基于模糊形式背景的模糊对偶概念格的概念约简,构造出了模糊对偶概念格的三种变精度概念格,讨论了它们的关系。结果表明每一种变精度概念格都保留了模糊对偶概念格中相对重要的概念。变精度对偶概念格的概念数量远远少于模糊对偶概念格的概念数。     

基于形式概念的本体学习方法

模糊概念格是利用形式概念分析对不确定模糊信息进行建模的一种理论手段。从领域专家拥有的模糊概念知识中划分模糊概念类,得到构建本体的初始概念类;计算模糊概念与本体概念类间的包含度关系,扩大本体中的概念;发现概念与概念之间的相似度关系,用以学习本体概念之间的关系,实例表明了模糊形式概念分析有助于领域专家在本体学习过程中,挖掘本体概念和本体概念间的关系。     

一种软件质量的模糊度量函数生成方法研究

根据软件质量的属性,给出了软件质量的模糊度量与模糊度量函数的概念,以及以软件测试结果为基础的生成法,通过多元模糊度量函数、复合模糊度量函数来建立软件质量的模糊度量模型.本文的方法能很好地适用于多因素、关系复杂及对质量影响具有不确定性的情况,是对软件质量更科学、更客观的一种度量方法.     

变精度对象概念格的构造及其性质

讨论了基于模糊形式背景的模糊对象概念格的概念约简,构造出了模糊对象概念格的3种变精度概念格,即经典一模糊、模糊一经典、经典一经典变精度对象概念格,并讨论了它们的性质及相互关系。结果表明,变精度对象概念格的概念数量远远少于模糊对象概念格的概念数,而且每一种变精度概念格都保留了模糊对象概念格中相对重要的概念。