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基于计算智能的自适应语义网络系统研究

作者：谢志鸣 Publish: 2007-9-28 Hits:-

【中文题名】

基于计算智能的自适应语义网络系统研究

【英文题名】

Research on Computational Intelligence Based Self-Adaptive Semantic Network System

【学科专业】

管理科学与工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-9-28

【中关键词】

语义网络,知识系统,支持矢量机,粗糙集,迭代加深A~*,

【英关键词】

semantic network,knowledge system,support vector machine,rough set,Iterative Deepening A~* algorithm,

【分类导航】

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【论文摘要】

语义网络作为一种模拟人类的语言的知识表示方法，在开发智能系统和机器学习领域中具有重要的地位和作用。现代智能决策系统除了完成表示储存知识的功能以外，还需要解决知识获取和知识精简的问题。论文主要研究如何在语义网络系统中引入知识获取和知识精简，使之能够更好的应用到开发智能决策分析系统中去。在许多基于语义网络的实际项目中，往往不仅仅需要系统能够表示知识，还要解决如何获取知识和简约知识的问题，这些问题是系统是否具有智能的基石，同时也是机器学习进化的重要途径。只有能够获取知识和简约知识的系统，才能被算作是高级的智能系统。但是在现在的研究中，大部分工作都集中讨论如何解决用语义网络表示某种具体问题，对语义网络中知识的获取和约简缺乏关注，思考不深。而事实上知识的获取和约简与知识的表示并不是分裂的，这一点已经被许多可查的文献结合相应应用提出。因此，论文提出了自适应语义网络系统这一概念，希望能够用一种通用的框架来集成语义网络的知识表示，知识获取和知识约简，从而更好地提升其在实际中的应用。鉴于语义网络是一种非常灵活的知识表示方法，目前的研究主要集中在概念模型上，实际操作性不强，为此，论文根据人认知事物的...

【论文题纲】

摘要	5-7
Abstract	7-13
第1章绪论	13-18
1.1 课题背景与意义	13-15
1.2 论文的工作与主要贡献	15-16
1.2.1 论文内容	15
1.2.2 论文工作和主要贡献	15-16
1.3 论文的结构	16-18
第2章相关问题的国内外研究述评	18-39
2.1 基于知识的系统	18-19
2.2 语义网络	19-22
2.2.1 语义网络概述	19-20
2.2.2 语义网络构造方法	20-21
2.2.3 语义网络的应用	21-22
2.3 自适应语义网络研究现状	22-23
2.3.1 Zeleny的统计语义网络系统	22-23
2.3.2 Smith的图形语义网络模型	23
2.3.3 Burges的语义网络简化集方法	23
2.4 计算智能方法	23-25
2.5 一种计算智能学习方法—支持向量机	25-35
2.5.1 支持向量机的简介	25-26
2.5.2 支持向量机的核函数	26-30
2.5.3 泛化性理论	30-34
2.5.4 支持向量机组合的几种拓扑结构	34-35
2.6 一种计算智能知识约简方法——粗糙集	35-39
2.6.1 粗糙集理论概况	35-36
2.6.2 粗糙集在知识管理方面的应用	36-37
2.6.3 粗糙集应用发展的前沿	37-39
第3章自适应语义网络的形式化描述和运算	39-49
3.1 语义网络模型的简介	39-40
3.2 形式化模型的定义	40-41
3.3 自适应语义网络的形式化模型描述	41-44
3.3.1 理论基础	41-42
3.3.2 语义网络的形式化模型的定义	42-43
3.3.3 分类学习器ML	43-44
3.3.4 约简过程RP	44
3.4 自适应语义网络的结构	44-49
3.4.1 层次结构	44-46
3.4.2 自适应语义网络系统层次结构的应用	46-49
第4章基于支持矢量机的语义网络的自动获取知识研究	49-65
4.1 核函数的实现	50-53
4.2 软间隔优化的讨论	53-57
4.2.1 二阶范数软间隔	53-55
4.2.2 一阶范数软间隔	55-57
4.3 多值处理	57-62
4.3.1 不敏感损失函数	59-62
4.4 应用高斯过程对学习效果进行显著性估计	62-65
4.4.1 核与高斯过程	62-65
第5章基于粗糙集理论的语义网络的简约研究	65-91
5.1 概述	65-67
5.2 决策表的生成及初始化	67-74
5.2.1 决策表的生成	67-71
5.2.2 决策表中不完备数据的处理	71-74
5.3 决策表的约简	74-83
5.3.1 基本概念	74-76
5.3.2 决策表属性约简	76-81
5.3.3 决策表值约简	81-83
5.4 系统的更新	83-91
第6章应用实例—自适应数字化舌象语义分析系统	91-116
6.1 背景介绍	91-92
6.2 数字化舌象分析系统设计的目标与难点	92
6.3 舌象语义模型的设计	92-101
6.3.1 底层特征描述	93-95
6.3.2 舌象概念层描述	95-100
6.3.3 病理层描述	100-101
6.4 语义模型各属性层映射机制设计	101-105
6.4.1 底层特征层至舌象概念层	101-102
6.4.2 舌象概念层至病理层	102-105
6.5 舌象语义模型的实现	105-110
6.6 分析流程及其他一些问题	110-113
6.6.1 基于图像语义分析技术的中医舌象处理分析流程	110-111
6.6.2 舌图像的预处理	111-112
6.6.3 舌体分割算法	112-113
6.7 系统演示	113-116
第7章应用实例——企业语义描述系统	116-131
7.1 背景介绍	116-117
7.2 DDDIC的层次结构的划分	117-123
7.2.1 原始数据层	118-120
7.2.2 潜层语义层	120-122
7.2.3 聚合信息层	122-123
7.3 DDDIC中支持矢量机分类器的设计	123-127
7.3.1 核函数的确定	123-126
7.3.2 软间隔范数的确定	126-127
7.4 DDDIC中粗糙集简约算法的设计	127-131
结论与展望	131-134
参考文献	134-143
附录1 从核函数中构造核函数的证明	143-145
附录2 舌象概念层的部分Xml Schema定义文件	145-150
附录3 SVM的实现	150-152
攻读学位期间发表的学术论文	152-153
致谢	153

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388947



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