一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

基于AHP的多策略映射与集成方法

针对目前本体映射中使用多策略计算概念间相似度和对相似度进行集成时存在的问题,对部分关键策略进行相应的改进,提出利用层次分析法对多策略计算出的相似度进行定量的权值分配。实验结果表明,该方法对多策略的改进是有效的,可较好地区分不同策略得出的相似度对映射结果的重要程度,提高本体映射的查准率。     

VRE中基于内容过滤的论文推荐算法*

针对虚拟研究环境中的重要资源论文,提出了基于内容过滤的推荐算法,即根据研究者兴趣实现个性化服务,推荐所需论文。该算法采用矢量空间模型作为用户兴趣和资源描述模型,使用余弦相似度计算资源推荐度;基于效率考虑,利用朴素贝叶斯分类算法减小搜索空间。实验表明,推荐效果和效率得到了明显改善。     

对GRAOM+中前向推理方法的改进

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查全率。针对这些问题,提出了来源可信度以精确知识的可信程度,并重新设计了类层次知识库的矛盾知识推理规则。实验表明,改进的系统使知识结构更加精确,在保证查准率的同时可以明显改善查全率。     

改进的语义Web服务匹配方法

针对目前语义Web服务匹配方法中缺少对服务行为约束的考虑及传统推理匹配的结果中同一级别不能再区分的缺点,设计了一种带服务行为约束的基于推理和语义相似度计算的匹配方法。方法分为三步：第一步进行服务行为约束兼容性检测;第二步对待匹配的两个服务进行推理;第三步在第二步基础上进行本体概念间的语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度。这样每个服务都有了一个精确的匹配度值,避免了传统方法中多个服务因拥有同一个匹配度等级而不能再区分的不足。实验结果表明,该方法较之传统的OWL-S/UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

硬盘安全分区法

本文通过对主引导扇区的分析,提出了一种在不破坏硬盘数据的情况下对硬盘再分区的方法,并给出了该方法的程序。     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法;提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法,介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。