做项目过程中根据数据库上万条数据通过程序自己写的本体文件,可在protege里面查看效果
2021-08-26 17:07:16 19KB 新能源汽车 领域本体 关系 ontology
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摘要:使用Protégé作为知识建模工具开发汽车制造领域本体,以Jena为开发平台运用基于本体的语义检索技术和规则推理实现订单的自动生成,开发了一套基于本体的汽车零部件采购订单自动生成系统。由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,将本体应用到汽车制造行业的ERP系统中,可以利用本体强大的语义关系表达能力和本体描述知识的共享性,以及建立在其上的自动推理机制实现供应链企业间异构知识的自动集成。
2021-08-26 16:56:11 104KB 本体 知识
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行业资料-电子功用-一种电暖器的后本体成型塑胶模.zip
目前本体匹配的方法很多,本文将这些方法分为基于本体概念结构的、定义的和 实例的,还有多策略结合的四类的方法。为了帮助用户从各种本体匹配方法中选择最有效的 策略来匹配本体,本文提出了一种对本体匹配策略进行评估推荐的框架,从而提高本体匹配 的效果
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基于本体的Deep Web数据源的分类研究
2021-08-22 13:12:56 24.79MB 基于本体的DeepWeb数据源
行业资料-交通装置-一种摩托车发动机气缸本体结构.zip
行业分类-物流装置-一种特种废物流化床焚烧炉用锅炉本体装置.zip
第一章:引言(2学时) 第二章:文本特征提取技术(4学时) 第三章:文本检索技术(6学时) 第四章:文本自动分类技术(3学时) 第五章:文本自动聚类技术(3学时) 第六章:话题检测与追踪(3学时) 第七章:文本过滤技术(1.5学时) 第八章:关联分析技术(1.5学时) 第九章:文档自动摘要技术(3学时) 第十章:信息抽取(3学时) 第十一章:智能问答(QA)技术(1.5学时) 第十二章:Ontology(1.5学时) 第十三章:半结构化文本挖掘方法(1.5学时) 第十四章:文本挖掘工具与应用(1.5学时)
很容易理解的文档和大家分享一下,讲到很具体很形象,是一份不错的入门教程。
2021-08-13 08:20:10 1.25MB OWL的本体推理方法研究
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protege学习教程 ontology本体学习 pizza例子
2021-08-12 16:43:15 149KB protege教程 pizza本体
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