Mediator模式下基于语义映射的多本体融合机制研究

针对现有本体融合机制的不足，提出了一种基于Mediator模式的多本体融合机制．首先定义了基于语义相似性的语义映射概念，然后探讨了基于复杂映射的多本体融合机制，并详细介绍了多本体融合的步骤和算法，最后介绍了这种机制在OBSA信息集成系统中的实现．     

一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型

针对现有地理语义相似度计算模型欠考虑实体层次影响因素问题,提出了一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型.该模型在已有研究基础上,综合分析了语义相似度概念间的关系、本体结构、属性和实体的几何特征等影响因素,并用各影响因素的综合相似度结果度量地理概念间的语义相似度.最后,通过计算土地利用类型概念语义相似度验证了模型的有效性.     

蕴涵格及其Fuzzy拓扑表现定理

以L－Lindenbaum代数为背景,引入了蕴涵格与正则蕴涵格的概念,讨论了其基本性质,引入了Fuzzy蕴涵空间的概念,为点集拓扑学中零维空间概念的推广．建立了正则蕴涵格的Fuzzy蕴涵空间表现定理,以此为基础可以给出著名的Stone表现定理的另一种证明．     

逻辑系统-↑W，W，Wk中的广义语义HS规则和广义语义MP规则

研究模糊命题演算的形式演绎系统L及在语义上相关的修正的Kleene逻辑系统-↑W，W，Wk，引入语义[α]-MP规则，语义[α^ ]-MP规则，语义[α]-HS规则，语义[α^ ]-HS规则等概念，并对这些规则的性质进行讨论，进一步加强该系统中的∑-(α-重言式)的相应结果，丰富该系统中∑-(α-重言式)的内容，为进一步研究该系统提供一个有益的工具。     

基于犹豫模糊二元语义的多属性决策方法

深入研究了犹豫模糊二元语义多属性决策问题。首先利用幂均算子给出了犹豫模糊二元语义集的均值函数,并基于均匀分布概率准则和二元语义的距离测度提出了犹豫模糊二元语义集两两比较的可能度公式,进一步给出了可能度排序公式的性质。针对属性值为犹豫模糊二元语义集的多属性决策问题,提出了一种基于熵权的多属性决策方法。最后结合实际问题,验证了该方法的有效性和可行性。     

可换逻辑的代数语义综述

主要介绍九种可换逻辑的语义系统,它们是布尔代数, MV-代数, BL-代数, MTL-代数,剩余格, Hoops,半Hoops, EQ-代数和相等代数,并给出相应的例子.进而结合作者的工作介绍了这些代数系统在概率、格序群和拓扑中的研究进展,同时给出如下看法:布尔代数是经典逻辑;从代数角度讨论了经典逻辑与模糊逻辑的区别.最后给出值得进一步研究的公开问题.     

基于轮廓点掩模细化的单阶段实例分割网络

针对现有的实例分割方法PolarMask中分割结果边缘信息模糊的问题,通过对轮廓点角度偏置和距离的预测,基于轮廓点细化的单阶段实例分割网络准确提取出实例轮廓。同时,为了进一步提升实例分割的性能,利用语义分割子网络对实例边缘进行了进一步细化。实验结果表明,所提方法在大规模实例分割数据集MS COCO的测试集上的分割精度为32.5%,比现有的实例分割方法(PolarMask)提高了2.1个百分点,证明了所提方法的有效性。     

面向医疗纠纷风险的多属性空间专家群体评判研究

为尽可能地规避医疗纠纷风险,通过专家群体评判医疗机构存在的医患之间潜在风险,以期到达控制风险的端口前移.建立了拓展后的空间Steiner点为专家群体最优集结模型,并应用PGSA方法对其进行求解,以获取最优集结点.将集结点值表示成由等级值s_i和距离等级最近的偏差α_i所构成的二元语义(s_i,α_i).通过线性加权得到待评医疗机构的评价值,并进行排序.在算例分析中,完整地运用了该论文提出的方法,得出了最优集结点及评判结果,从而破解了多属性空间专家群体最优集结的难题,为医疗纠纷风险评判问题的研究,提供了一种新的方法.     

基于模式约束的XML数据存储和索引技术

对XML数据建立有效的索引,是左右XML数据处理性能的重要因素.现有的索引和存储策略,大部分以丢失结构信息为代价,不利于结构查询和更新.XMLSchema作为描述XML文档结构信息的标准,对文档和查询路径进行有效性验证提供保证,基于此提出了一种基于XMLmSchema模式约束的XML文档数据索引技术SBXI,用于文档数据存储和查询的导航,提高了存储和查询效率,具有较高的空间利用率和较低的索引维护代价,并支持含有多个谓词的复杂查询.     

不确定多属性群决策中混合信息的集结

在不确定多属性群决策中,研究专家给出的评价信息为语言和三角模糊数混合型的决策问题.提出一种转化方法,先将模糊数转化为语言短语集上的模糊集,然后,再将此模糊集转化为二元语义.同时在信息集结过程中,也均以二元语义的形式,以防止信息的过分丢失.最后,给出一个算例来说明此种处理方法的有效性和实用性.