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基于本体的茶学知识管理系统构建的研究
作者: 吉喆 张友华 廖步岩 程波波  来源:社会主义新农村信息化建设的发展与前景学术研讨会 年份:2007 文献类型 :会议论文 关键词: 茶学  知识本体  知识管理  茶叶分类 
描述:本文介绍了本体的概念、作用及领域知识本体的构建方法,阐述了本体开发平台Protégé的特点以及与推理机RacerPro的连接机制并进行推理的具体实现策略。针对农业知识本体建模的特点。选取了农业中的茶学领域,以茶叶分类体系为例,基于Protégé环境构建了茶学领域的本体,实现对茶学知识的管理.
茶学本体学习中的概念抽取
作者: 程波波 张友华 李绍稳 辜丽川 朱利君  来源:计算机系统应用 年份:2010 文献类型 :期刊 关键词: 概念抽取  茶学词典  统计算法  本体学习 
描述:提出了一种基于茶学词典和统计算法相结合的茶学知识概念抽取方法。该方法以茶学词典为基础,首先对非结构化数据源进行中文分词处理,然后采用两种统计算法对分词结果进行概念抽取。通过使用丰富的茶学词典来降低统计算法时间复杂度,提高了中文分词和概念抽取的精度和效率。实验结果表明,词库的丰富程度决定了概念抽取的效果,可以通过不断丰富词库,进一步提高概念抽取精度。
基于本体的茶树虫害智能诊断系统研究
作者: 吉喆  来源:安徽农业大学 年份:2010 文献类型 :学位论文 关键词: 推理  诊断  本体  茶树虫害 
描述:本体(Ontology)作为一种能够在语义和知识层次上描述信息系统的概念建模工具,自被提出以来就引起了国外许多科研人员的关注,并在知识工程、数字图书馆、软件复用、信息检索和Web异构信息的处理、语义Web等众多领域得到了广泛的应用。本文将本体引入到茶学领域,以茶树领域知识为背景,尝试构建茶树虫害领域本体,并把它作为茶树虫害诊断中有力的语义工具,使得茶树害虫领域概念能够有着明确唯一的定义,在人和机器之间达成一种共识,促进人机交流。本文研究重点解决茶树虫害智能诊断系统中的两个关键问题——茶树虫害诊断本体的概念
基于文本的茶学本体学习方法研究
作者: 程波波  来源:安徽农业大学 年份:2010 文献类型 :学位论文 关键词: 概念抽取  关系抽取  本体学习  茶学病虫害 
描述:自从“语义万维网”概念被提出之后,对本体的研究越来越广泛,本体作为知识规范与表示的有力工具,被广泛应用于Semantic Web、搜索引擎、知识获取、知识表示等领域。随着本体的广泛应用,本体建模也成为研究热点。本体学习是通过利用机器学习、自然语言处理及数理统计等方法和技术自动半自动构建本体,其目标致力于解决本体构建效率问题、构建本体质量问题。本体学习为大规模领域领域本体,实现语义网具有重要意义。本文主要研究基于文本的茶学本体学习,论文以茶学病虫害数据源为对象,研究面向中文文本的本体学习方法和技术,重点研究
近红外光谱技术在茶叶鉴别中的应用研究
作者: 廖步岩  来源:安徽农业大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: 偏最小二乘法  因子法  近红外光谱  PLS  标准法  甄别  茶叶品质 
描述:近红外光谱(NIRS)是介于可见光谱区和中红外光谱区之间的电磁波。近年来,近红外光谱技术以其在相对准确分析的基础上,兼有快速、简便等优点而迅速发展成为一种新兴的分析与研究手段。 茶叶品质属性的快速准确甄别是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。现有的茶叶品质属性甄别方法主要有感官审评和指纹认证技术(包括生物指纹图谱和化学指纹图谱)两种评价方法,这两种方法都不同程度地存在局限性。近红外光谱技术是一种新兴的分析与研究手段,通过提取茶叶全光谱信息,借助数学方法建立能充分反映全谱区光谱特征与茶叶品质专有
面向茶学领域本体的概念自动提取方法研究
作者: 徐济成 李绍稳 张友华 辜丽川  来源:农业网络信息 年份:2010 文献类型 :期刊 关键词: 互信息  概念提取  领域相关性  茶学本体 
描述:针对目前手工构建本体耗时费力这一难题,以茶学领域知识为研究对象,提出了一种本体的概念自动提取方法。该方法利用中文分词技术对茶学语料进行切分,使用互信息技术从切分后的语料中得出候选概念(合成词)集合,通过判断候选概念和非合成词的领域相关性,自动提取出茶学领域本体概念。以该方法为基础开发了相应的原型系统,实验结果表明,该方法是有效的。
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