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1、本體學(xué)習(xí)(Ontology Learning)是自動(dòng)或半自動(dòng)構(gòu)建本體的一系列方法和技術(shù),它對(duì)本體建模具有積極的推動(dòng)作用,主要體現(xiàn)在能夠減少手工構(gòu)建本體繁雜的人力消耗和提高本體構(gòu)建質(zhì)量等方面。然而,我們?cè)陂_展農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體建模與本體學(xué)習(xí)研究過程中,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)知識(shí)語料庫(kù)里的信息是在持續(xù)增長(zhǎng)并不斷變化的,為使所建本體能夠主動(dòng)適應(yīng)這種變化,開展農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體自適應(yīng)學(xué)習(xí)理論與方法的研究就顯得尤為必要和重要。
本研究在已有成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)
2、茶學(xué)領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)的自適應(yīng)問題,重點(diǎn)開展茶學(xué)領(lǐng)域本體自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法的研究,主要包括茶學(xué)領(lǐng)域概念的自適應(yīng)提取方法、茶學(xué)領(lǐng)域概念間關(guān)系的自適應(yīng)提取方法以及茶學(xué)領(lǐng)域本體自適應(yīng)學(xué)習(xí)原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)三個(gè)方面。論文研究的主要內(nèi)容如下:
1、提出了茶學(xué)領(lǐng)域概念的自適應(yīng)提取方法。構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),結(jié)合上下文依賴分析、互信息技術(shù)和領(lǐng)域度判斷等算法,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的逆向推理,實(shí)現(xiàn)茶學(xué)領(lǐng)域概念的自適應(yīng)提取。
2、提出了茶學(xué)領(lǐng)域概念間關(guān)系的
3、自適應(yīng)提取方法。通過概念聚類和簇聚類的方法提取茶學(xué)領(lǐng)域概念間分類關(guān)系,使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)逆向推理,實(shí)現(xiàn)茶學(xué)領(lǐng)域概念間分類關(guān)系的自適應(yīng)提取。
3、開發(fā)了茶學(xué)領(lǐng)域本體自適應(yīng)學(xué)習(xí)原型系統(tǒng)。在Eclipse 平臺(tái)上采用Servlet /JSP技術(shù),開發(fā)一個(gè)茶學(xué)領(lǐng)域本體自適應(yīng)學(xué)習(xí)原型系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了文中所用理論與方法的正確性。
論文研究對(duì)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體建模理論與方法的深入研究,大規(guī)模構(gòu)建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體,進(jìn)一步建立農(nóng)業(yè)語義網(wǎng)絡(luò)
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