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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102231151B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201110129266.2
申请日：2011-05-19
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种根据农业领域知识的变化，通过优化本体学习规则的农业领域本体自适应学习建模方法。发明在已有研究成果的基础上，针对农业领域的本体学习的自适应问题，提出一种农业领域本体自适应学习建模方法，主要包括1、农业领域概念自适应提取，2、农业领域概念间关系自适应提取，3、基于多Agent的农业领域本体自适应学习模型集成等。本发明可以有效的提高农业领域本体自动构建的效率，提升所构建的农业领域本体质量，对大规模构建农业领域本体，进一步建立农业语义网络与知识网格，实现农业领域知识的充分共享和协同服务，具有一定的理论研究价值和实际意义。
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公开(公告)号：CN102831316B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210304048.2
申请日：2012-08-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 一种基于云本体的茶树虫害智能诊断原型系统，该系统包括概念提取模块、茶树虫害领域本体概念的云化模块、概念间分类关系的云化模块、概念间非分类关系的云化模块、智能查询模块和诊断模块、结果输出模块；本方法针对茶树虫害领域本体不确定性知识的表达问题，考虑将云模型概念与本体结合构建云本体，研究茶树虫害领域概念及概念间关系的云化方法，将领域内不确定性知识确定化，并应用于智能诊断专家系统中。
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公开(公告)号：CN102831316A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210304048.2
申请日：2012-08-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 一种基于云本体的茶树虫害智能诊断原型系统，该系统包括概念提取模块、茶树虫害领域本体概念的云化模块、概念间分类关系的云化模块、概念间非分类关系的云化模块、智能查询模块和诊断模块、结果输出模块；本方法针对茶树虫害领域本体不确定性知识的表达问题，考虑将云模型概念与本体结合构建云本体，研究茶树虫害领域概念及概念间关系的云化方法，将领域内不确定性知识确定化，并应用于智能诊断专家系统中。
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公开(公告)号：CN105930531A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610422472.5
申请日：2016-06-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/285
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的农业领域本体知识云维度优选方法，通过聚类个数的优选，对属性与类属性之间进行相关性测度，通过相关性值的大小对数据进行过滤获得相关属性集，同时对相关属性集进行冗余性测度，删除其中相互冗余的属性得到最相关属性集，并通过对最相关属性集的准确性测试，获得分类准确性最佳的子集作为相应的云维度的信息。本发明所提出的基于混合模型的云维度优选方法能够实现农业领域数据库中的带类标识属性数据和无类标识属性数据的云维度优选，去除其中的不相关、弱相关、冗余的属性，达到精简云本体规模的效果，从而提高构建领域云本体的质量，为农业领域知识服务、共享和重用做出了贡献。
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公开(公告)号：CN102231151A
公开(公告)日：2011-11-02
申请号：CN201110129266.2
申请日：2011-05-19
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种根据农业领域知识的变化，通过优化本体学习规则的农业领域本体自适应学习建模方法。发明在已有研究成果的基础上，针对农业领域的本体学习的自适应问题，提出一种农业领域本体自适应学习建模方法，主要包括1、农业领域概念自适应提取，2、农业领域概念间关系自适应提取，3、基于多Agent的农业领域本体自适应学习模型集成等。本发明可以有效的提高农业领域本体自动构建的效率，提升所构建的农业领域本体质量，对大规模构建农业领域本体，进一步建立农业语义网络与知识网格，实现农业领域知识的充分共享和协同服务，具有一定的理论研究价值和实际意义。
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