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知识融合中的反馈评估和参数校正的机制

Feedback Evaluation and Parameter Adaptation Mechanisms in Knowledge Fusion Systems

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【作者】 缑锦蒋云良吴扬扬

【Author】 Gou Jin1)Jiang Yunliang2,3)Wu Yangyang1)1)(Department of Computer Science,Huaqiao University,Quanzhou 362021)2)(College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027)3)(School of Information and Engineering,Huzhou University,Huzhou 313000)

【机构】 国立华侨大学计算机科学系浙江大学计算机科学与技术学院国立华侨大学计算机科学系 泉州362021杭州310027湖州师范学院信息工程学院湖州313000泉州362021

【摘要】 提出了一种在知识融合框架结构中建立根据应用结果进行反馈评估和参数校正的机制.相关的知识资源对象和应用需求描述通过本体论方法被表示为知识空间中的对象节点;根据知识融合的特点建立了知识对象的评价参数体系,提出了基于反馈和参数校正机制的自适应模块;分析了该模块与其他模块之间的层次关系,仿真实验说明了该机制的合理性.

【Abstract】 A new knowledge fusion system with feedback evaluation and parameter adaptation mechanisms is presented.Knowledge resources and application requirements are all represented as node objects in the knowledge space with ontology technology.An evaluation parameter system of knowledge objects is established based on characters of knowledge fusion.The relation between the proposed feedback-adaptation mechanism and other modules in a knowledge fusion system is discussed.Experimental results of simulation cases show the validity and feasibility of the proposed mechanism.

【关键词】 知识融合反馈自适应
【Key words】 knowledge fusionfeedbackself-adaptation
【基金】 国家自然科学基金(60573056);福建省自然科学基金(A0710013);福建省青年人才项目(2006F3085)
  • 【文献出处】 计算机辅助设计与图形学学报 ,Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】TP182
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】277
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