概念层次

摘要： 创新多样性是区域创新系统自我调节能力的基础和重要特征,对维持区域创新生态系统稳定性具有重要作用.自然生态系统与区域创新生态系统无论从概念上还是方法论上存在着诸多相似性,生态学的生物多样性理论能够为区域创新多样性研究提供依据.通过梳理区域创新生态系统研究历程,并基于生物多样性理论,采用类比方法探讨了区域创新多样性概念层次,即知识及技术多样性、主体多样性、创新生态系统多样性3个层次,初步揭示了3个层次在系统中的作用及其之间的相互关系.

摘要： 一、完善ERP沙盘实践教学体系 1．增加ERP信息化实践教学环节。ERP的概念层次南外向内依次包括ERP管理系统、ERP软件产品和ERP管理思想，如图1所示.

摘要： 舒适家居行业在中国发展很快，但总体规模还并不大，属于新兴行业。从品类角度讲，舒适家居产品几乎都是系统性产品，品类很多，外延非常丰富，专业概念层次不穷；从运营层面上讲，舒适家居产品由于其系统性特点，设计、安装甚至使用，都需要专门的管理，售前售后的服务要求很高，涉及系统化建设。因此，从促进行业健康发展的角度来讲，在行业初期阶段。

摘要： 针对业务流程在语义层缺乏信息的共享机制,提出一种基于本体语言的业务流程建模算法,该算法将概念层次作为背景知识,将传统业务流程建模语言构建的业务流程转换为本体语言(OWL)描述,从而实现业务流程的语义共享。该算法与传统的业务流程建模方法相比具有明显的优越性:(1)加速OWL本体的构建,减少转换代价;(2)背景知识可以指导用户从数据库中提取知识。最后,使用金本位方法,并以SAP部分流程参考模型为例,验证了提出的基于本体语言建模算法的有效性。

摘要： 针对信息系统中容错能力差、样本量小以及条件相同而决策结果不一致等问题,提出了一种在面向属性归纳下基于变精度粗糙集模型的多层次决策规则获取算法.首先,在条件属性的概念层次下分析高低层次决策表在变精度模型中下近似、正域、边界域和负域间关系.基于各层次决策表关系图,先由最高层决策表自顶向下按经典粗糙集模型获取确定性规则,然后再由最底层决策表自底向上获取更抽象的规则.实例分析说明了该算法的可行性.

摘要： 物联网、物联网系统与物联网事件是物联网相关的三个概念层次。物联网应用体现在物联网系统中。物联网系统有三个层次，即应用层、网络层、物理层。应用层反映物联网系统的功能、服务要求；网络层是物联网系统实现的网络基础；物理层则是与物理对象连接、交互的底层环境。物联网系统的基本特点是“三化两性”，即无人化、自动化、智慧化、实时性与无限性。%IOT, IOT system and IOT event are the three levels of the concept of the Internet of Things. IOT application is realized in IOT systems. IOT has three layers： application layer, network layer and physical layer. Application layer shows the function and serv- ice requirement of IOT system; network layer is the network basis for IOT implementation; physical layer is the underlying environment for the interconnection and interaction of physical objects. IOT system basic characteristics include unattended operation, automation, intelligence, real-time characteristic and infinity.

摘要： The concept hierarchies provide a new way to solve such problems as the data are increasing too fast, there are so many rules, and different decision makers need obtain some rules from different hierarchies.In the context that every condition attribute had a concept hierarchy, the relations of positive regions and rules from different levels were analyzed based on rough set theory.Then, the algorithm of optimal credible rules based on rough sets in concept hierarchies was proposed,which was along with concept hierarchies from top to down.The algorithm improved the existing reduction strategy, realized the reduction and obtained the optimal credible rules by descriptors.Besides, it also considered there was null or not a new object in the positive region, and the effectiveness of extracting rules was improved.Finally, the feasibility of this algorithm was validated by an example.%随着系统中数据量剧增,规则太多以及不同决策者对规则有不同层次需求等问题,概念层次提供了一种解决方法.讨论条件属性具有概念层次的情况下,利用粗糙集理论分析属性在不同层次组合下的正域和规则关系,自顶向下提出了概念层次中基于粗糙集的优化可信规则获取的算法.该算法改进了现有的属性约简策略,借助描述子实现属性约简并获取优化可信规则.考虑到层次上正域为空和正域没有新增对象的特殊情况,提高了规则获取的效率.最后通过实例分析说明该算法的可行性.

摘要： 曾经有幸数次参加广东食品行业组织的会议，常常在会议上听到食品企业对于包装的渴求。因为大部分企业规模并不大，所以他们的包装供应商也是一般的中小企业，双方都还停留在“包装就是把食品包起来”的概念层次，包装的阻隔性能、包装的货架展示、包装的可持续性发展等性能述求对于双方来讲，都还是一个比较陌生和遥远的概念。这就造成了双方都无法在包装上获得质的飞跃，获得新的突破。

摘要： 海洋监视是海上军事活动极为重要而又富有挑战性的研究方向.构建一幅便于决策者理解的作战态势图象需要对来自各种不同传感器的多属性信息进行融合.传统的信息融合方法不适合于异质的多属性信息融合,因为难以用其直接对不同维度的信息进行关联.而相关领域的背景知识可以辅助提取和建立待融合对象之间的相关关系,从而在概念层次上实现对异质传感器的多属性信息进行融合.本文提出了一种适用于融合多源异质信息的概念集框架,并在舰载雷达监视领域进行了应用.该概念集融合框架由两个层次构成:底层采用关联分析方法导出多属性之间的关联关系,为实现知识从数据层到概念层的转化提供支撑;高层采用领域本体论及形式概念分析方法融合来自异质传感器的多属性信息.通过对实测数据的应用表明,本文提出的方法能够有效地实现异质传感器的多属性信息融合.

摘要： 本文侧重于概念层次的自动产生,描述几种自动产生概念层次和基于统计分析动态提炼概念层次的方法.

摘要： 本文就关联规则采掘系统(ARMiner)进行了研究,它可以不受限于某个特定的应用领域,也可通过概念层次来体现领域知识的使用,具有一定的灵活性,它运用了兴趣度和包含负项的语义更加完善;它还对外提供了一系列可供二次开发的API函数方便了系统的推广和应用.

摘要： 目前用于获取分类规则的算法所得到的规则都是单层次的，但在实际应用中，特别在实时专家系统中需要多层次的分类规则以提高系统的决策速度和准确性。基于此，结合概念层次，研究人员将Ｒｏｕｇｈ集的等价关系扩充为层次间的映射关系，重新定义了Ｒｏｕｇｈ集的一些概念；然后利用从上至下的方法来实现多层次分类规则的获取。

摘要： 该文针对Ｃ４．５算法在处理偏好、代价及概念层次等问题上存在折缺陷进行改造。该算法首先实现了泛化算法ＣＧＡＯＩ以及特化算法ＳＴＳ对原始训练集进行预处理，使原始训练集达到某种要求的概念层次来完成对概念层次的柔性指定；然后结合偏好系数、代价系数构造出决策树算法的属性选择函数ＡＳＦ。

摘要： 本文针对XML、DTD文档的聚类方法不同传统的文本聚类算法,在词义方面,引入了模糊概念词典到聚类模型中,可以充分考虑到DTD文档中元素在语义上的概念关系.

摘要： 本文针对XML、DTD文档的聚类方法不同传统的文本聚类算法,在词义方面,引入了模糊概念词典到聚类模型中,可以充分考虑到DTD文档中元素在语义上的概念关系.

摘要： 本文针对XML、DTD文档的聚类方法不同传统的文本聚类算法,在词义方面,引入了模糊概念词典到聚类模型中,可以充分考虑到DTD文档中元素在语义上的概念关系.

摘要： 本文针对XML、DTD文档的聚类方法不同传统的文本聚类算法,在词义方面,引入了模糊概念词典到聚类模型中,可以充分考虑到DTD文档中元素在语义上的概念关系.

摘要： 个人大数据管理中层次概念向量化增量处理方法，含以下步骤：1)系统初次运行时将全部概念向量化，对全部分枝节点进行概念向量合并操作。2)用户操作概念树时执行：2.1)获取被操作节点及其父节点的概念向量及词总数；2.2)依据公式修改父节点的概念向量；2.3)以父节点为被操作节点从2.1)开始递归执行直到根节点；2.4)更新逆文档频率向量。3)误差累计到一定程度执行：3.1)获取当前逆文档频率向量和逆文档频率初始值向量；3.2)批量更新向量空间中所有向量权重；3.3)更新逆文档频率初始值向量。本发明实现了个人大数据管理中层次概念向量化增量计算方法，能够快速调整概念空间中的概念向量，提高执行效率。

摘要： 本发明涉及一种多动词汉语概念复合块的动词层次分类的方法，包括以下步骤：步骤1)对汉语句子进行词语切分和词性标记；步骤2)将所述句子分割为小句；步骤3)将所述小句中的多个动词进行层次划分；步骤4)将动词分为两类；步骤5)利用改进的CCC分析器对动词进行分析；步骤6)针对多动词的小句进行分析直到队列元素为空。本发明可以减少因动词的层次分析错误而导致的句子整体层次错误，从而提高组块分析的准确性，为后续进行复杂句的句法语义分析打下了很好的基础，可以很好地满足实际应用的需要。

摘要： 本发明涉及一种基于层次商空间的知识图谱概念认知方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：S1对于一个概念C，从知识图谱中获取它的实体；S2：计算概念C的任意两个实体之间的实体相似度，所有的实体相似度形成一个模糊关系矩阵；S3：通过计算模糊关系矩阵的传递闭包可以得到一个模糊等价关系矩阵，通过模糊等价关系矩阵可以得到一组λ‑截；S4：每一个λ‑截生成一个λ‑截矩阵和一个商空间，最终所有的商空间形成一个层次商空间；S5：计算两个层次商空间(有/没有某个属性)的层次商空间距离：S6：计算属性重要度，实现对知识图谱中一个概念的认知。

摘要： 本公开涉及基于存在于自由文本临床文档中的临床概念之间的语义关系来将所述文档建模为层次图状数据结构。一种方法包括解析、识别并且标注自由文本临床文档内的临床术语。这通过将识别的临床术语存储在概念节点中来完成。所述概念节点是具有用于对存储的概念进行归类的属性的集合的数据结构。自由文本临床文档的临床概念被分类为临床事件类别。所述自由文本临床文档包括与临床概念种类相关联的临床术语。对临床概念进行分类包括将自由文本临床文档组织为描述自由文本临床文档的特定方面的节段，所述自由文本临床文档包括所述文档的临床方面、技术方面或者管理方面中的一个或多个。提供临床概念之间的链接，使得个体临床概念对应于个体概念节点。

摘要： 本发明涉及一种基于概念层次树的农药残留侦测数据融合处理方法与系统，涉及食品安全信息数字化采集与数据处理领域。本发明通过数据格式转换及补充、构建概念层次树、农药衍生物及禁药信息处理、农产品类别归属判定、根据多国MRL标准进行污染等级判定等过程，对农药残留侦测数据进行融合处理，获得农药残留侦测数据中不同层次属性值之间的关系，形成完备、可靠的分析数据集，有利于对农残数据做进一步的统计分析；适用于各食品安全检测单位，用以提高信息采集与处理的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于空间定位簇的位置概念层次消解计算方法，属于自然语言位置概念计算技术领域；首先基于位置概念解析匹配结果构建定位簇，包括初始定位簇构建和全局目标节点确定；然后基于节点元祖

摘要： 本发明公开了一种基于商品评论文档集的概念层次创建方法，包括如下步骤：步骤1，对初始的文档集进行预处理，得到文档矩阵以及关键词表；步骤2，根据文档矩阵以及关键词表建立主题模型，并将每个主题下相关度最高的k个名词作为关键概念；步骤3，对关键概念进行语义关系提取，得到关键概念的距离矩阵；步骤4，根据距离矩阵进行多路凝聚聚类，得到概念层次。本发明方法使用多路凝聚聚类算法生成最终的概念层次，突破了传统凝聚聚类只能生成二叉树的限制。

摘要： 本发明公开了一种领域概念层次结构自动构建的方法，该方法包括：首先抽取领域概念间关系；然后根据概念的共现频次和关系构建关系矩阵；再使用融合聚类算法对领域概念聚类，得到稳定的概念簇；最后使用BRT‑Guass算法对簇进行融合，得到领域概念层次结构。本发明降低了层次结构构建的时间复杂度，能获取较全面的领域概念词对集，且具有较为理想的准确率及召回率。

摘要： 本发明提供了一种基于概念层次的视频分类模型建立方法及视频分类方法，涉及视频分类技术领域。本发明所述的基于概念层次的视频分类模型建立方法，包括：获取视频基类数据并标注视频类别，根据所述视频基类数据构造训练集；构建视频表示网络，以所述训练集作为输入，以视频特征表示作为输出，对所述视频表示网络进行训练；构建视频类别原型推理网络，以所述视频类别的概念层次作为输入，以视频类别原型作为输出，对所述视频类别原型推理网络进行训练；构造层次分类损失函数，当所述层次分类损失函数满足预设条件时，根据所述视频表示网络和所述视频类别原型推理网络建立基于概念层次的视频分类模型。本发明能够解决小样本下的视频新类的识别问题。

摘要： 本申请提出了一种基于WEB资源的本体概念层次获取方法，利用线索词构造蕴含层次关系的查询串，借助搜索引擎从Web中获取富含层次关系的语料；综合利用从Web获取的关系富集语料、百科知识解释条目及新闻文档构造概念向量空间模型，融合基于《知网》的概念语义相似度建立概念图；在对所述概念图进行剪枝操作后，利用改进的层次树构造算法得到概念间明确的层次从属关系。本申请的方案获取的层次从属关系的准确率明显优于现有技术，为实现人机之间及机器之间的语义信息交互打下了坚实的基础。