您当前的位置:首页>工业自动化>情境中的模糊计算本体( 英文版)

情境中的模糊计算本体( 英文版)

资料类别:工业自动化

文档格式:PDF电子版

文件大小:19.16 MB

资料语言:中文

更新时间:2021-02-02 15:57:27



推荐标签: 计算 英文版 模糊 本体 情境 本体

内容简介

情境中的模糊计算本体( 英文版)
出版时间:2012年版
内容简介
  计算本体(computational ontology)是对概念以及概念间的各种关系的一种形式化表述,是知识表示、语义网、智能主体等人工智能主要研究领域中的重要研究对象。《情境中的模糊计算本体(英文版)》提出了一个基于模糊集的、可表达对象对于概念的归属程度(object membership)和对象在概念中的典型程度(object typicality)的形式化计算本体模型,以具体例子论证了此形式化模型的必要性和重要性;指出了情境(context)对物体归属程度和典型程度的影响,并对此加以形式化;最后讨论了此形式化模型在推荐系统中的应用,用实验证明利用对象典型程度,或把对象典型程度加到协同过滤法后,能进一步提高模型的准确性。
目录
Chapter 1 Introduction
1.1 Semantic Web and Ontologies
1.2 Motivations
1.2.1 Fuzziness of Concepts
1.2.2 Typicality of Objects in Concepts
1.2.3 Context and Its Efiect on Reasoning
1.3 Our Work
1.3.1 Objectives
1.3.2 Contributions
1.4 Structure of the Book
References
Chapter 2 Knowledge Representation on the Wleb
2.1 Semantic Web
2.2 Ontologies
2.3 Description Logics
References
Chapter 3 Concepts and Categorization from a Psychological Perspective
3.1 Theory of Concepts
3.1.1 Classical View
3.1.2 Prototype View
3.1.3 Other Views
3.2 Membership versus Typicality
3.3 Similarity Between Concepts
3.4 Context and Context Efiects
References
Chapter 4 Modeling Uncertainty in Knowledge
Representation
4.1 Fuzzy Set Theory
4.2 Uncertainty in Ontologies and Description Logics
4.3 Semantic Similarity
4.4 Contextual Reasoning
4.5 Summary
References
Chapter 5 Fuzzy Ontology:A First Formal Model
5.1 Rationale
5.2 Concepts and Properties
5.3 Subsumption of Concepts
5.4 Object Membership of an Individual in a Concept
5.5 Prototype Vector and Typicality
5.6 An Example
5.7 Properties of the Proposed Model
5.7.1 Object Membership
5.7.2 Typicality
5.8 On Object Membership and Typicality
5.9 Summary
References
Chapter 6 A More General Ontology Model with ObjectMembership and Typicality
6.1 Motivation
6.2 Limitations of Previous Models
6.2.1 Limitation of Previous Modds in Measuring Object Membership
6.2.2 Limitations of Previous Models in Measuring Object Typicality
6.3 A Better Conceptual Model of Fuzzy Ontology
6.3.1 A Novel Fuzzy Ontology Model
6.3.2 Two Kinds of Measurements of Objects Possessing Properties
6.3.3 Concepts Represented by N-Properties and L-Properties
6.4 Fuzzy Membership of Objects in Concepts
6.4.1 Measuring Degrees of Objects Possessing Defining Properties of Concepts
……
Chapter 7 Context-aware Object Typicality Measurement in Fuzzy Ontology
Chapter 8 Object Membership with Property Importance and Property Priority
Chapter 9 Applications
Chapter 10 Conclusions and Future Work
Index
上一章:基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制 下一章:体验·度:简单可依赖的用户体验

相关文章

多粒度语言计算及其在模糊决策中的应用 文本情境中的结构观念 单片机课程实验教学中的情境教学设计 计算几何中的几何偏微分方程方法(英文版) 离散数学及其在计算机科学中的应用 英文版 对称和凝聚态物理中的计算方法(英文版 影印本) 心理学中的模糊集分析/模糊数学及其应用丛书 模糊集合论及其应用(第四版 英文版)