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聚集式聚类分析方法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于层次聚类算法,提出一种聚集式聚类模型及其算法,实现了分布式异构数据库的聚类分析.该方法使网络传输数据量显著减少,并大大提高聚类效率. 相似文献
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基于OWL的制造工艺知识本体模型 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了制造工艺知识重用方面存在的问题,阐述了本体建模方法在促进知识共享方面的优势,并以铸造工艺为实例,结合W 3C组织推荐的本体语言OWL(Web Ontology Language)本体建模语言建立了铸造工艺本体信息模型。由于OWL具有丰富的语义表达能力,因此基于此方法建立的本体信息模型在知识表达上比以往所建的模型更清晰、完整,也有利于制造工艺知识的共享和重用。 相似文献
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语义Web是下一代的Web技术,本体可以较好的解决数据、简单语义异构问题,将生成的初始局部本体与标准全局本体比对后生成的标准局部本体的可用性将会更高。本文给出了基于关系数据库构建标准局部本体的理论与方法,并设计了一种构建标准局部本体的实现框架,介绍了其功能模块。 相似文献
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基于层次聚类算法,提出一种聚集式聚类模型及其算法,实现了分布式异构数据库的聚类分析。该方法使网络传输数据量显著减少,并大大提高聚类效率。 相似文献
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在面向未来网络化和服务化体系结构下,论文针对分布式异构、海量数据资源共享需求,提出基于发现元数据的数据集成框架,并通过信息目录技术对各类资源进行整合、通过信息搜索技术进行搜索和发现、通过信息聚合及挖掘技术实现信息的二次开发和利用,提供多样化服务化信息共享技术和途径. 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(6)
视频语义分析已经成为计算机领域的研究热点之一.为了提高基于稀疏表示的视频语义分析的准确性,文中结合基于稀疏系数的可鉴别函数和组稀疏模型,分析目前已有的局部敏感稀疏表示字典学习模型,提出一种基于局部敏感可鉴别组稀疏表示.该方法利用组稀疏模型和可鉴别损失函数,在保持数据局部结构的基础上实现样本变量组水平上的稀疏性.所提方法首先构建局部敏感组稀疏字典,然后进行稀疏表示分类.为了验证上述方法的有效性,在TRECVID 2012和OV视频库上,将上述方法与多种算法进行对比,实验结果表明,基于局部敏感的可鉴别组稀疏表示方法能够有效提高视频语义分析的准确率. 相似文献
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为了提高不完备信息系统中的属性约简能力,文中基于容差关系研究了知识粒度、知识依赖度等概念,给出了一种新的知识粒度定义,研究了两种依赖度的性质,并通过例子加以验证.通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度作为启发式信息提出了属性约简的两种算法,一个从核属性集出发,采用自底向上的方法,另一个从整个属性集出发,采用自顶向下的方法.在5组UCI数据集上的实验结果表明,从约简个数来看,文中算法与其他算法相比,属性个数少于或等于其他算法结果;从分类精度来看,从核属性集出发的算法精度更高.最后通过实验验证了文中算法的正确性和可行性. 相似文献
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提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法.该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合,而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度.最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性. 相似文献
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文章提供一种基于语义的可定制数据切分和动态加载方法,它能够对源数据库建立基于语义的元数据描述,根据不同用户的数据需求,依据数据的语义相关性,转化并归纳为通用的策略模版,基于策略进行数据的切割和数据的级联抽取。之后,采用容错式动态加载方法。这在一定程度上实现了异构数据库之间的批量数据迁移。 相似文献