国家自然科学基金(70371054)
- 作品数：12 被引量：170H指数：4
- 相关作者：向阳杨德礼张迎春王敏马强更多>>
- 相关机构：同济大学山东科技大学大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
- 基于本体和语义网技术的范例构建方法被引量：2
- 2006年
- 在分析范例表示与推理的重要性基础上,通过对本体表示范例的优越性分析,以及语义网对本体特有的组织特性,提出了一种新的范例构建方法.该方法利用本体表示范例,以RDF作为本体范例描述的通用框架,有效地实现了范例的表示、组织和索引.
- 胡琳向阳
- 关键词：本体语义网
- 本体构建研究综述被引量：69
- 2007年
- 本体是目前信息处理领域研究热点。通过对本体构建方法和工具的综述,对其研究中的关键问题进行了讨论,并在此基础上分析比较了各种本体构建方法和工具,最后,对研究现状中存在的瓶颈问题进行了总结,并提出了未来的研究方向。
- 韩婕向阳
- 关键词：本体本体构建方法本体构建工具
- 电子商务的发展对组织信息管理的影响被引量：3
- 2004年
- 从传统信息管理模式的现状分析入手,回顾了电子商务发展状况,并根据目前信息管理理论与应用实际,从信息管理的职能模式、技术模式、开发模式、运行模式、人力资源管理模式、支持决策模式六个方面探讨电子商务发展对组织信息管理的影响及其发展趋势。
- 向阳吴美香杨德礼
- 关键词：电子商务信息管理信息管理模式
- 基于Jena的本体构建方法研究被引量：70
- 2007年
- 针对本体构建中构造方法不清晰、本体描述语言不统一、可用工具较少的难题,在Jena的基础上提出了基于Jena的本体构建方法。该方法由描述类、描述属性、将属性关联到类、定义实例和加入本体维护元数据5个步骤组成,有效地解决了本体构建中的难题。最后以一个实例验证了该方法的有效性。
- 向阳王敏马强
- 关键词：本体本体构建JENA
- 基于结构差异的智能建模方法研究被引量：2
- 2005年
- 通过分析基于规则和基于事例推理两种建模方法的特点,提出了综合这两种方法优势的基于结构差异的建模方法,该方法使用树状结构实现问题的知识表示,使用基于事例推理的方法生成数学模型的主体部分,使用基于规则的方法生成模型的差异修改规则,用以指导模型主体部分的修改。基于这一方法实现了一个物流配送车辆调度的应用系统,验证了该方法对于数学模型的智能构建工作是有效的。
- 王征向阳
- 基于Agent的智能决策支持系统被引量：17
- 2006年
- 根据决策支持系统应用中存在的问题,提出了一种新的利用决策支持系统求解问题的思路,并将Agent思想和技术引入到这一思路的实现中,设计了一种基于Agent的智能决策支持系统的架构,该架构主要由模型选择Agent、模型构造Agent、模型求解Agent和人机交互Agent4个部分组成。该结构的实现可有效地突破基于模型的决策支持系统在求解问题时难以适应动态环境变化的障碍,使决策支持系统真正成为面向问题系统,极大地提高了决策支持系统的智能型,能够根据问题的变化作出适应性的自主的调整,满足用户的求解问题的要求。
- 向阳沈洪
- 关键词：智能决策支持系统AGENT人机交互
- 基于本体的信息语义可信任计算研究被引量：1
- 2007年
- 根据语义网中信息拥有的属性特征以及结点之间交互方式,提出了一种信息语义信任度计算算法。信息的语义信任度定义为传播信息内容信任度和传播结点信任度两部分。每个结点通过自身本体对知识的形式化说明计算信息内容信任度;通过结点之间信息交互计算结点信任度。进而在两种计算基础上综合计算得到最终信息语义可信任度,最后通过仿真实验以及分析表明能够有效地对语义网中信息进行信任计算。
- 张波向阳
- 关键词：语义网
- 一种基于自组织映射神经网络的Web页面个性化推荐模型被引量：2
- 2007年
- 人工神经网络(ANN)为Web挖掘技术提供了一种新思路。针对传统聚类方法面对大量动态增长的Web日志数据健壮性和灵活性不够的缺点,提出了一种基于自组织映射神经网络的用户信息聚类模型,最后给出的实例证明在此基础上的Web页面的个性化推荐算法能够有效地进行Web页面个性化推荐。
- 宋庆伟向阳
- 关键词：人工神经网络自组织神经网络WEB挖掘
- MS OLAP数据立方自动增量更新的程序实现被引量：2
- 2005年
- 针对MS OLAP对海量数据立方体进行完全更新非常耗时,以及在它的服务器管理器中实现数据立方体的手动增量更新操作繁琐,需要由熟悉MDX语言的专业人员完成的问题,文章提出了基于事实表上时间戳或其它标志的自动增量更新方案,并给出了C#编写的程序示例。
- 向阳王庆大张迎春
- 关键词：MSOLAP数据立方体
- 模型选择Agent研究被引量：4
- 2004年
- 对模型选择Agent定义,在此基础上给出了一种模型选择Agent的结构及其各组成部分功能,研究了模型选择Agent具体实现方法.在模型选择Agent实现过程中,借鉴了语料库语言学的方法,通过建立基于模型选择实例的语料知识库,提出了一种模型选择知识表示的新方法,并在此表示方法基础上,给出了Agent任务处理机的核心算法.以实例进行了验证.
- 向阳杨德礼
- 关键词：语料库知识表示人工智能
