导读:本文包含了模糊知识库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:模糊,知识库,规则,逻辑,朴素,概念,家系。
模糊知识库论文文献综述写法
赵素萍[1](2018)在《聊天机器人双向搜索知识库的模糊匹配》一文中研究指出目前,无论是微信、LINE、Whatsapp还是Facebook Messenger,都吸引商家拼命开发互动良好的聊天机器人。针对相同语义的不同提问方式,如何得到相同或相似的回答是本人研究的重点。本人以基于ASP.NET开发平台开发出的聊天机器人为例,分析如何使用双向搜索知识库模糊匹配的方法,提高聊天机器人回答问题的正确率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年16期)
郭晓敏[2](2016)在《基于模糊概念格的汽车评价知识库构建》一文中研究指出Web2.0时代,网络出现了大量产品评论,这些评论不仅给用户消费产品带来一定的导向作用,而且对厂家生产产品起到一定的反馈作用,如何从大量复杂评论数据中抽取有效信息并构建评价知识库显得尤为重要。通过将概念格、模糊集、关联规则在理论上进行互补融合,定义了汽车评价知识的相关基础概念,在此基础上,提出了一套汽车评价知识库的构建方法和应用机制。主要研究内容如下:(1)基于模糊概念格的汽车评价相关概念将概念格与模糊集、关联规则挖掘进行融合应用于汽车评价中,定义汽车评价知识库的基础概念和相关知识。在概念格中引入模糊集,并与汽车评价知识相融合,提出了适合于汽车评价的模糊概念格模型;将模糊概念格引入关联规则,对规则的挖掘过程和指标重新定义,建立以模糊概念格表示的从中可以提取模糊关联规则的汽车评价知识库。(2)基于模糊概念格的汽车评价知识库构建针对包含丰富评价信息的汽车评论数据,为了有效挖掘和组织这些知识,提出基于模糊概念格的汽车评价知识库构建方法。依据面向观点挖掘的汽车领域本体从原始语料中抽取评价搭配的五元组构建模糊形式背景。在此基础上,利用属性隶属度形成模糊概念格,用于构建面向汽车评价的知识库。利用新浪汽车上价格区间在5-20万之间的374个车系的37646条评论,通过对置信阈值T设置,构建汽车评价知识库。最后,对知识库中数据进行相关分析。(3)基于模糊关联规则的汽车评价知识构建及应用利用模糊概念格构建的汽车评价知识库可以通过概念以及格结构刻画知识与知识间的层次关系。本文运用模糊关联规则格的方法对基于模糊概念格表示的知识库进行改进,将提取规则过程中的部分参数进行重新定义,用于构建汽车评价的关联知识,以补充和完善由模糊概念和格结构表示的知识库。在此基础上,依据模糊关联规则对汽车缺省的评价信息进行推理。(本文来源于《山西大学》期刊2016-06-01)
刘雪梅,刀克群[3](2015)在《基于模糊综合评价法的机构知识库评价模型构建》一文中研究指出应用层次分析法构建了机构知识库综合评价指标体系,计算各指标权重,从中筛选出版权问题、总存储量、推广与宣传政策、系统与网络平台、激励政策和认知度6项主要评价指标。采用模糊综合评价法构建了机构知识库综合评价模型,并以示例说明应用模型对机构知识库的综合评价。(本文来源于《情报探索》期刊2015年05期)
翁墨,王书齐,马良[4](2014)在《基于专家系统的反导决策模糊知识库设计》一文中研究指出基于专家系统,分析了模糊知识库的基本原理,提出了舰艇反导辅助决策模糊规则的制定依据,给出了模糊决策规则的建立步骤和方法,构建了模糊决策模型,通过算例验证了基于专家系统的模糊知识库在水面舰艇反导辅助决策方面的可行性和科学性。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2014年11期)
田田,陈勇,刘天甲,赵鑫叶[5](2013)在《军事分析仿真评估系统模糊知识库研究》一文中研究指出指挥员的决策需要大量的军事知识和态势信息,对于军事分析仿真评估系统,建立指挥控制模型更需要有详细的知识支撑,知识库的完备性对指挥控制模型的运行速度和效率具有决定性的影响。但真实的战场决策环境下存在着大量的模糊信息,能否很好地处理模糊信息成为制约知识库进一步发展的关键因素。因此,在深入研究军事分析仿真评估系统知识库的基础上,重点介绍了其模糊拓展的数据模型设计,最后通过实例验证了模型的正确性。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年S2期)
李忠海,刘颖,杨燕[6](2013)在《基于模糊推理的故障诊断专家知识库设计》一文中研究指出提出模糊知识的表示方式,并以模糊知识建立故障诊断专家知识库。设计了基于模糊推理的规则竞争的消除策略,诊断出故障原因和与之匹配的动作代码,保留推理轨迹,实时更新知识库,用于在线故障诊断和自主学习。(本文来源于《沈阳航空航天大学学报》期刊2013年02期)
王蓁蓁[7](2012)在《朴素模糊描述逻辑知识库构造及其朴素推理》一文中研究指出提出朴素模糊描述逻辑理论框架,主要分为朴素隶属函数构造和基于模糊描述逻辑之上的朴素推理两个方面.朴素隶属函数构造的基本思想是简化模糊集合隶属度取值,并把模糊集作2种理解——即它的隶属函数或是元素隶属它的程度,或是元素聚合的标志性指标.并且当问题需要深化时,通过模糊集理论中的2型集或2级集进行提升,然后再化归为普通模糊集,借此拓广模糊集隶属度和(或者)产生新的模糊集.在推理方面,运用模糊集理论中"所有算子",并不强调它们在逻辑上的一致性.最后以中医理论为例,说明朴素模糊描述逻辑在表达有别于西方自然科学范型的经验理论中的重要作用.(本文来源于《应用科技》期刊2012年06期)
程经纬,马宗民,严丽,张富[8](2012)在《模糊描述逻辑知识库查询蕴涵的判定方法》一文中研究指出大规模领域本体的快速发展对语义Web领域的数据访问提出了更高的要求,而基本的本体推理服务已不能满足数据密集型应用中处理复杂查询(主要是合取查询)的迫切需要.为此,大量的研究工作集中在本体和描述逻辑知识库合取查询算法的设计实现上,并开发出了很多知识库存储和查询的实用工具.近来模糊本体和模糊描述逻辑的研究,特别是它们在处理语义Web中模糊信息方面,得到了广泛关注.文中重点研究了模糊#0这一族极富表达能力的描述逻辑知识库的合取查询问题,提出了相应的基于推演表的算法,证明了算法对于f-#0123的真子逻辑的可靠性、完备性和可终止性.证明了算法对于f-#0123是可靠的,并分析了导致算法不可终止的原因.对于该问题的数据复杂度,证明了当查询中不存在传递角色时其严格的CONP上限.对于联合复杂度,证明了算法关于知识库和查询大小的CO3NEXPTIME时间复杂度上限.(本文来源于《计算机学报》期刊2012年04期)
张富[9](2011)在《模糊数据库支持的模糊描述逻辑与本体知识库抽取和存储关键技术的研究》一文中研究指出语义Web是当前Web的延伸,它赋予Web资源机器可理解的语义,从而使计算机能够更好地与人协同工作。为了让机器能够理解Web资源并实现对资源的推理,如何表示和推理领域知识成为语义Web的重要研究课题之一。作为语义Web知识表示模型的本体以及知识推理基础的描述逻辑在语义Web中发挥着重要的作用,引起了人们的广泛关注并已被应用于许多领域的知识表示和推理中。本体和描述逻辑是语义Web知识表示和推理的关键技术,语义Web的实现很大程度上依赖于本体和描述逻辑知识库的构建与存储。从构建的角度来看,当前许多应用领域包含有大量有价值的信息资源,为了使语义Web应用程序能够访问和处理领域信息并实现已有系统中信息的重用和共享,如何从已有的领域数据资源中抽取本体和描述逻辑知识库已经成为语义Web领域中的一个研究热点。从存储的角度来看,随着语义Web的发展,应用领域出现了越来越多规模庞大的本体和描述逻辑知识库,如何有效地存储进而使用这些知识库已变得越来越重要。数据库是当今许多应用领域存储和管理数据资源的主要形式,因此利用数据库技术支持描述逻辑与本体知识库的抽取及其存储也就成为语义Web领域一个重要的研究内容。应当指出的是,在现实世界应用中存在着大量的不精确和不确定信息,模糊数据库的提出与深入研究已经为不精确和不确定数据的表示和处理提供了理论上的解决方案。另一方面,为了表示与推理语义Web应用中广泛存在的模糊知识、使语义Web具有处理模糊知识的能力,当前已有大量的研究工作致力于描述逻辑和本体的模糊扩展。随着语义Web模糊知识表示与推理问题的提出以及相关研究工作的不断深化,模糊描述逻辑和模糊本体知识库的抽取和存储已经成为语义Web实现模糊知识表示与推理亟待解决的问题。模糊数据库是现实世界中模糊信息表示与处理的主要形式,模糊数据库技术经过近叁十年的研究与发展在模糊数据表示与处理方面已经取得了丰硕的成果,这就为利用模糊数据库实现模糊描述逻辑和模糊本体知识库的抽取及存储提供了理论基础。然而,目前有关基于模糊数据库的模糊描述逻辑和模糊本体知识库抽取与存储的研究还很少。为此,本文系统地研究了模糊数据库支持的模糊描述逻辑与本体知识库的抽取和存储问题,主要包括两方面内容:(i)选取两种模糊概念数据模型(模糊ER模型和模糊UML数据模型)、两种模糊逻辑数据库模型(模糊关系数据库模型和模糊面向对象数据库模型)和模糊XML数据模型作为典型模糊数据库模型,研究如何以这五种模糊数据库模型为数据源来抽取模糊描述逻辑知识库和模糊本体,并利用抽取后的知识表示形式实现对模糊数据库模型的推理;(ii)研究如何将语义Web中存在的大量模糊描述逻辑知识库和模糊本体存储在模糊关系数据库中。具体的创新性研究成果包括以下几个方面:(1)提出了五种典型模糊数据库模型各自的形式化定义以及形式化语义解释方法,为模糊数据库模型与模糊描述逻辑和本体之间形式化对应关系的建立奠定了理论基础。首先,在已有研究工作的基础之上,进一步研究了五种典型模糊数据库模型,详细讨论了每种模型的相关概念和基本结构;在此基础上,提出了每种模糊数据库模型的形式化表示形式以及语义解释方法,并给出了相应的实例说明。(2)针对五种典型模糊数据库模型各自的特点,提出了适合表示每种模糊数据库模型的相应模糊描述逻辑,并给出模糊本体的一种完整形式化定义,为基于模糊数据库模型的模糊描述逻辑与本体知识库的抽取提供了知识表示所需的模型支持。通过深入分析五种典型模糊数据库模型各自的特点,分别提出了用于表示两种模糊概念数据模型(模糊ER模型和模糊UML数据模型)的模糊描述逻辑FDLR、用于表示两种模糊逻辑数据库模型(模糊关系数据库模型和模糊面向对象数据库模型)的模糊描述逻辑f-ALCIQ(D)以及用于表示模糊XML数据模型的f-ALCQwf-reg,在阐述了引入上述叁种模糊描述逻辑来分别表示五种典型模糊数据库模型的原因之后,给出了每种模糊描述逻辑相应的语法、语义、知识库以及推理算法。此外,为了形式化表示由五种典型模糊数据库模型抽取得到的模糊本体,本文还提出了模糊本体一种较为完整的形式化定义。(3)提出了从五种典型模糊数据库模型抽取模糊描述逻辑知识库各自的形式化方法,设计实现了相应的抽取工具;并基于已抽取的模糊描述逻辑知识库,利用模糊描述逻辑有效的推理机制实现了对五种典型模糊数据库模型的推理。首先,基于上述五种典型模糊数据库模型的形式化定义以及相应的模糊描述逻辑,提出了从五种模糊数据库模型抽取模糊描述逻辑知识库各自的形式化方法,并给出每种方法的正确性证明和相应的例子说明;之后,基于所提出的抽取方法,实现了每种模糊数据库模型到相应模糊描述逻辑知识库的自动抽取工具;最后,基于已抽取的模糊描述逻辑知识库,利用模糊描述逻辑有效的推理机制,通过将模糊数据库模型的推理问题转化为模糊描述逻辑知识库的推理问题实现了对模糊数据库模型的推理。(4)提出了从五种典型模糊数据库模型抽取模糊本体各自的形式化方法,用以实现基于模糊数据库模型的模糊本体的自动构建。首先,基于上述五种模糊数据库模型和模糊本体的形式化定义,提出了从每种模糊数据库模型抽取模糊本体的形式化方法;之后,给出了每种方法的正确性证明,并结合实例说明了抽取方法的具体应用。考虑到模糊本体和模糊描述逻辑知识库在抽取工具实现思路和技术方法等方面具有相似性,本文这里没有再设计实现模糊本体的抽取工具。此外,由于模糊本体是基于模糊描述逻辑实现其推理任务,因此本文这里不再讨论基于模糊本体的模糊数据库模型的推理问题。(5)提出了模糊知识库(包括模糊OWL本体和模糊描述逻辑f-SHOIN(D)及其子语言知识库)在模糊关系数据库中的存储方法,设计了相应的存储工具,用以实现模糊知识库的持久化。首先,考虑到模糊关系数据库在实现及模糊数据处理方面的优势,在分析了现有经典知识库存储方法的基础上,提出了利用模糊关系数据库存储模糊知识库的策略方法;之后,对模糊知识库中的不同构造子进行了分类,提出基于模糊关系数据库的模糊知识库的总体存储框架,并通过一个具体例子给出了模糊知识库结构及实例在模糊关系数据库中的存储过程,给出了存储方法的正确性证明;最后,基于所提出的存储方法,设计实现了一个简单的存储工具。(本文来源于《东北大学》期刊2011-06-01)
胡岳鹏,李淑芳[10](2011)在《基于模糊数学的决策树技术在信号知识库更新中的应用》一文中研究指出针对当前铁路信号设备维修中维修信息的模糊性、信息获取的不完备性,使维修决策支持系统知识库的更新变得很困难这个问题,提出了通过对知识的模糊性表示,采用决策树分类技术对设备状态进行分类,形成具有信息确信度的子树,通过子树合成形成最终的决策树,最后从该决策树中提取模糊性产生式规则,从而对信号设备的维修决策支持系统知识库中的知识进行更新,以提高信号维修决策支持系统的决策分析能力。(本文来源于《科技创新与生产力》期刊2011年04期)
模糊知识库论文开题报告范文
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
Web2.0时代,网络出现了大量产品评论,这些评论不仅给用户消费产品带来一定的导向作用,而且对厂家生产产品起到一定的反馈作用,如何从大量复杂评论数据中抽取有效信息并构建评价知识库显得尤为重要。通过将概念格、模糊集、关联规则在理论上进行互补融合,定义了汽车评价知识的相关基础概念,在此基础上,提出了一套汽车评价知识库的构建方法和应用机制。主要研究内容如下:(1)基于模糊概念格的汽车评价相关概念将概念格与模糊集、关联规则挖掘进行融合应用于汽车评价中,定义汽车评价知识库的基础概念和相关知识。在概念格中引入模糊集,并与汽车评价知识相融合,提出了适合于汽车评价的模糊概念格模型;将模糊概念格引入关联规则,对规则的挖掘过程和指标重新定义,建立以模糊概念格表示的从中可以提取模糊关联规则的汽车评价知识库。(2)基于模糊概念格的汽车评价知识库构建针对包含丰富评价信息的汽车评论数据,为了有效挖掘和组织这些知识,提出基于模糊概念格的汽车评价知识库构建方法。依据面向观点挖掘的汽车领域本体从原始语料中抽取评价搭配的五元组构建模糊形式背景。在此基础上,利用属性隶属度形成模糊概念格,用于构建面向汽车评价的知识库。利用新浪汽车上价格区间在5-20万之间的374个车系的37646条评论,通过对置信阈值T设置,构建汽车评价知识库。最后,对知识库中数据进行相关分析。(3)基于模糊关联规则的汽车评价知识构建及应用利用模糊概念格构建的汽车评价知识库可以通过概念以及格结构刻画知识与知识间的层次关系。本文运用模糊关联规则格的方法对基于模糊概念格表示的知识库进行改进,将提取规则过程中的部分参数进行重新定义,用于构建汽车评价的关联知识,以补充和完善由模糊概念和格结构表示的知识库。在此基础上,依据模糊关联规则对汽车缺省的评价信息进行推理。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊知识库论文参考文献
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