2107.基于粗糙形式概念分析的海洋本体构建及集成-毕业论文最终版1.doc
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1、上海XXX大学 学位论文上 海 X X 大 学 学位论文题 目:基于粗糙形式概念分析的海洋本体构建及集成英文题目:Using Rough Formal Concept Analysis for Automatic Ocean Ontology Building and Integration专 业:计算机应用技术研究方向:数据库知识表示(本体)姓 名: 指导教师: 二OO八年 十月 三十日上海XX大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体
2、已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名: 日期: 2008 年 11月 8日上海XX大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权上海XX大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ,在 年解密后适用本版权书。本学位论文属于 不保密 学位论文作者签名: 指导教师签名:日期: 年 月 日 日期: 年
3、月 日基于粗糙形式概念分析的海洋本体构建及集成摘 要本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,通过描述概念及概念之间关系来描述概念的语义。其作用是获取、描述和表达相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇和词汇间相互关系的明确定义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,本体被广泛运用到计算机科学的众多领域。随着本体应用的深入,本体发展也面临着一些现实的问题:如何方便的构建本体、本体的形式化描述、如何集成己有本体以及本体的应用等。目前,本体的构建方法主要分为两大类:一类是采用手工方式来构建,该类方法的问题是:(1)遇到复杂的
4、领域就费时费力;(2)在建立各自的本体时均采用不同的标准、建模方法,所以构建的本体不通用;第二类是本体学习技术(Ontology Learning),采用本体学习技术。虽然可以简化手工构建本体的工作量,但这些技术不能寻找到领域内所有隐含的概念和概念间关系,而且不能明确地以形式化方式表达所形成的概念及概念模型。另外,构建的本体具有很大的主观性,不同的领域专家会采用不同的观点去构建新的本体,以至构建出的本体不统一,存在异构的情况。因此,本文在概述分析本体研究现状和研究热点的基础上,针对本体研究中两个关键性问题领域本体构建和领域间本体集成,将粗糙集引入其中,提出了基于粗糙形式概念分析的领域本体构建方
5、法和领域本体集成方法,并给出了以海洋领域为背景的海洋本体原型实现。本文的主要工作和创新点包括:1. 本体理论和粗糙形式概念分析的研究首先介绍了本体的基本概念,包括其定义、基本构成、描述语言、分类等;然后介绍了粗糙形式概念分析和粗糙概念格的基本理论、粗糙概念格的构造算法;最后,分析了粗糙形式概念分析与本体的区别和联系,介绍了二者结合的意义。2. 基于粗糙形式概念分析的本体构建方法研究在研究了本体构建的基本原则及介绍了已有的几种基于形式背景本体构建方法的基础上,提出了一种基于粗糙形式概念分析的本体构建方法RDOBM(Rough Domain Ontology Building Method)。这种
6、本体构建方法,通过循环添加、编辑对象(类)和属性构建粗糙概念格,以粗糙概念格将本体可视化,构建本体原型。由于可视化的表达了概念以及概念之间的关系,因此容易为人们所理解。3. 基于粗糙形式概念分析的本体集成方法研究本文在给出本体现有的一些集成方法之后,针对粗糙形式分析这一特有的形式背景,将RFCA技术引入到本体集成中,分别对同一领域和交叉领域的本体集成过程进行了详细的描述,并给出了海洋领域本体集成的实例。4. 基于海洋领域的本体实例及实现方法根据之前介绍的RDOBM方法,本文以海洋领域为背景,给出了海洋粗糙本体的实例,首次将RDOBM方法运用到了海洋领域中;并在此基础上,给出了详细的海洋本体原型
7、设计和实现。将其与目前的半自动本体技术做了相应的比较,说明了该方法的优越性。关键词:粗糙形式概念分析;海洋本体构建;海洋本体集成61Using Rough Formal Concept Analysis for Ocean Ontology Building and IntegrationAbstractOntology is the explicit and formal description of shared-conceptualization. It can provide semantic meaning through relations between concepts. Th
8、e aim of ontology is to obtain, describe and express the knowledge of related domain. Ontology provides common understanding of the domain knowledge and confirms common approbatory vocabularies in the domain, as well as gives specific definition of the relation between these vocabularies from formal
9、 model of different levels. As a fine model for presenting hierarchy and semantic meaning of concepts, ontology has been used widely in the fields of computer science. With the broad application of ontology, ontology development also faces some problems of reality. Such as, how to conveniently build
10、 ontology, formally describe ontology, integrate ontology and the ontology application.The construction method of ontology is mainly divided into two kinds at present:One is manual ontology building, in while the problem is: (1) In a complicated field itis time-consuming and strenuous; (2) We adopt
11、different standards and modeling methods while building ontology, so that ontology is not currency; The second method to build ontology is 0ntology Learning. By this way we can simplify the manual workload of ontology building. But the teleology cant search concepts and the relation among all connot
12、ative concepts in the field. Moreover, it cant present the concepts and conceptual model with definite formalized way. Besides, ontology building is of great subjectivity. It will lead to the disunity of ontology construction because different domain experts adopt different views. On the basis of a
13、brief analysis of ontology research status and hotspots, this thesis focuses on two key problems of ontology research: ontology building and ontology integration. We propose approaches of RFCA-based ontology building and integration through introducing the method of rough formal concept analysis.The
14、 primary work and contributions of this thesis are as follows:1. The research of ontology theories and rough formal concept analysisFirstly, this thesis introduces the basic concepts of ontology, including the definitions of ontology, the description language of ontology and ontology classifications
15、. Secondly the thesis introduces the theories of rough formal concept analysis and rough concept lattice. Lastly, analyze the differences and relations between ontology and rough formal concept analysis.2. Research on approaches of RFCA-based ontology buildingAfter researching the basic criterion an
16、d methods of ontology building, a domain ontology building framework based on formal concept analysis is proposed. This method constructs rough concept lattice by adding objects (classes) and properties and to visualizing ontology by rough concept lattice, then builds original ontology. The approach
17、 that describes visualizing concepts and relations between concepts is easily comprehended by people.3. Research on approaches of RFCA-based ontology integrationIn this paper, it introduces the rough formal concept analysis into ontology integration after the existed integration are described and in
18、structs the course of ontology integration between the same domain and the different fields in detail. The examples of Ocean Ontology Integration are shown to further explanation.4. An instance and implementation within the Ocean An ocean rough ontology instance is built on the ground of the domain
19、of ocean with the RDOBM referred previously, which is the first time that RDOBM is used in that domain. Then on the basis of the instance, a detailed description of the implementation of Ocean ontology system is presented in the following section. Lastly, some advantages of this method are given out
20、, in comparison with the semi-automatic ontology technology.Keywords: Rough formal concept analysis, Ocean ontology building, Ocean ontology integration目 录引 言11本体定义12 课题研究背景22.1 目前本体的构建方法22.2 本体构建存在问题32.3 本体集成存在的问题33 本文研究的目标和内容44 课题来源及论文的组织结构55 小结5第一章 本体及粗糙形式概念分析理论简介61.1本体的基本理论61.1.1 本体基本构成61.1.2 本体
21、的描述语言71.1.3 本体分类101.2 粗糙形式概念分析相关理论基础121.2.1 粗糙形式背景的基本概念121.2.2 粗糙概念格模型的数学基础131.2.3 粗糙概念及粗糙概念格相关定义151.3 小结16第二章 粗糙概念格构建算法及与本体的结合172.1批处理算法 (batch algorithm)172.2 渐进式构造算法(On-line Construction)182.3 粗糙概念格构造算法202.3.1 粗糙概念格构造的基本思想202.3.2 粗糙概念格构造的算法描述212.3.3 算法分析242.3.4 实例分析252.4 粗糙概念格与本体结合的研究意义262.4.1 粗糙
22、概念格用于本体的构建262.4.2 本体改善粗糙概念格中大数据集的质量272.5 小结27第三章 基于粗糙形式概念分析的海洋本体构建293.1 现阶段本体构建293.1.1 本体的构建原则293.1.2 本体构建的流程分析303.1.3 基于概念格的本体构建方法313.2 粗糙形式概念分析用于领域本体的构建353.2.1粗糙形式概念分析构建领域方法研究353.2.2基于粗糙形式概念分析的本体构建方法RDOBM353.2.3基于粗糙形式概念分析构建海洋本体383.3 小结39第四章 基于粗糙形式概念分析的海洋本体集成404.1本体异质的原因404.2现有本体集成方法(Ontology integ
23、ration)414.3 基于粗糙概念格的本体集成424.3.1同一领域本体集成过程描述434.3.2 交叉领域本体集成过程描述454.4 小结46第五章 基于粗糙形式概念分析的海洋本体原型系统485.1 系统设计思想485.2 系统设计实现485.3 系统分析525.4 小结52第六章 结论与展望536.1 本文总结536.2 进一步工作54参考文献55致谢58附录 攻读硕士学位期间发表学术论文情况59引 言目前,因特网在信息表达和检索方面存在着缺陷。比如:查全率、查准率、检索速度及客户响应时间尚不能很好地满足用户的需要,主要原因在于其设计目的是面向用户直接阅读与处理,而没有提供计算机可读的
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