泛逻辑的中极形式系统中的广义重言式理论

论文对泛逻辑的广义重言式理论进行研究,给出了泛逻辑的中极形式系统中的广义重言式的一系列性质。主要结果有:在泛逻辑的中极形式系统中,对于犤0,1犦内的任意有理数,均有可达重言式,且是类类互异的;给出有理点的一个升级算法;当α∈Q∩(0,1)时,犤α犦-MP规则与犤α犦-HS规则不成立。     

基于零级泛与运算的泛逻辑中广义重言式理论

对泛逻辑的广义重言式理论进行了研究,给出了基于零级泛与运算的广义重言式的一系列性质。主要结果有:当c∈[0.75,1]时,关于Ih=c而言,F(S)中只有3种不同的广义重言式,即可达0-重言式、0+-重言式和重言式;当h=0时,关于Ih=0而言,F(S)中存在0、1可达重言式,当α∈(0,1),不存在α-重言式、α+-重言式和可达α-重言式;用h=0.5时的广义重言式对h∈(0,0.75)时的广义重言式进行了刻画。     

修正的RDP逻辑系统中子代数的广义重言式理论

讨论了修正的RDP逻辑系统中序稠密子代数的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念和[α-]矛盾式概念在[RDP]的序稠密子代数中给出[F(S)]关于[～]同余的一个分划。     

系统H_α中的子代数的广义重言式理论

将多值逻辑系统H(α0≤α≤1)中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,利用可达广义重言式概念在系统H1的序稠密子代数中给出F(S)的一个分划,并把系统H1中的相关结论推广到系统H(α0≤α≤1)中。     

修正的G(o)del逻辑系统中子代数的广义重言式理论

将修正的G(o)6del逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念和α-矛盾式概念在G-的序稠密子代数中给出F(S)关于┓同余的一个分划.     

Gainse-Rescher系统基于子代数的广义重言式

将Gainse-Rescher逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数中的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念在Gainse-Rescher逻辑系统的序稠密子代数中给出公式集[F(S)]的一个分划。     

修正的Gdel逻辑系统中子代数的广义重言式理论

将修正的Gdel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念和α-矛盾式概念在G的序稠密子代数中给出F(S)关于┐同余的一个分划.     

Gödel系统中一类子代数上的广义重言式理论

将Gödel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论了一类无限子代数上的广义重言式理论,并利用可达广义重言式的概念在G的标准子代数E0中给出F(S)关于G同余的一个分划。     

修正的Gödel逻辑系统中子代数的广义重言式理论

将修正的Gödel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念和α-矛盾式概念在G的序稠密子代数中给出F（S）关于┐同余的一个分划.     

Gdel逻辑系统中1/2-子代数上的广义重言式理论

将Gdel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论了逻辑系统-G中具有1/2聚点的三类无限子代数上的广义重言式理论,并利用可达广义重言式的概念在-G的三类子代数中给出F(S)关于同余的一个分划。     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

基于语义网的语义相似度算法改进

传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础。论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了“深度”和“密度”对语义距离的辅助影响。改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数。最后通过WordNet构造的局部语义树,比较了各算法的有效性。     

“V+ADJ”动结式短语的表层语义结构分析

动结式形式简洁,语义关系却比较复杂,是语言学界广泛关注的重要研究课题,也是汉语自然语言分析处理中的一个重要句型。本文旨在从计算语言学的角度对其中一个大类即"V+ADJ"类型进行梳理研究,整理归纳了"V+ADJ"动结式的范畴模式,然后重点讨论了它们的表层语义结构,并将其表达为相应的语义网络,给出了分析的语义规则式。此外,还对动结式的歧义问题作了初步探讨。     

广义神经网络系统与广义BP算法

本文在传统的神经网络理论基础上,将传统的神经元拓广为广义神经元,描述了以广义神经元为基础的广义神经网络系统的组成原理,提出了适应于广义神经网络系统的一种广义BP算法。并给出了该算法的数学推导,最后简要地介绍了广义神经网络系统原理在汉字识别中的应用。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件。文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法。根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性。因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wijs,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心。实验证明,该算法提高了检索的查准率。     

颜色语义特征描述提取及其在图像分类中的应用

为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种颜色语义特征的构建方法以建立新的语义映射来提高图像分类准确率。通过提取底层颜色特征,构建包含颜色概念的语义网络,建立了颜色语义特征三元组,利用机器学习分类算法进行图像分类。实验结果表明,利用文章提出的新方法构建的语义特征向量进行图像分类,不仅可以取得优秀的分类结果,同时对不同的分类算法具有鲁棒性。     

汉语语义知识的自动获取方法研究

在信息处理领域,对语言的理解十分重要,而这离不开语义知识的使用。本文建立了基于框架的汉语语义知识表述体系,研究了基于语料的语义知识的自动获取方法。经过实验,得到大量语义规则,并用其进行义项消歧实验,取得了较好的结果。     

基于本体的语义标引研究与实现

标引是资源管理与检索的基础.传统的标引方式仅停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了文档语义层面上的信息.以本体的知识组织体系为基础,以抽取文档的语义向量为目标,提出了基于本体的语义标引思想,为基于概念匹配的语义检索创造条件.为了更清晰的描述标引过程,建立了基于本体的语义标引模型,并对模型中各环节进行详细的功能定义.参照具体的实例本体进行实验和分析.