粗糙集与模糊集的转化算法分析

在可能性测度的粗糙集解释基础上，给出了模糊集与粗糙集的一个转化算法，从而建立了两种非经典集合之间的关系．     

知识图谱研究进展

随着大数据时代的到来,知识工程受到了广泛关注,如何从海量的数据中提取有用的知识,是大数据分析的关键。知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,从而具有广阔的应用前景。本文首先简要回顾知识图谱的历史,探讨知识图谱研究的意义。其次,介绍知识图谱构建的关键技术,包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后,给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后,给出知识图谱在情报分析中的应用案例。     

基于整数线性规划的分层OWL本体修正（英文）

为了修正分层OWL(web ontology language)本体,通过定义新的冲突分层和基于整数线性规划(ILP)的切割函数扩展了核修正算子.基于ILP的模型考虑了最小化线性目标函数的优化问题,适合于修正本体时移除最少数量的公理.基于该切割函数,提出了一个修正算法,将ILP应用到所有最小的不协调保持子集(MIPS)上.该算法虽然能够经常找到用于移除的最少公理,但计算MIPS非常耗时.因此,又提出另一个改进的修正算法用于逐个处理不可满足概念.实验结果表明:提出的基于ILP的修正算法比经常使用的基于碰集树的算法更加高效;改进的修正算法能够达到更高的效率,但可能会删除更多的公理.