论文摘要
机器学习算法在本体中的运用集中在本体最优函数的学习,即通过本体样本点和适当的学习策略得到最优实值函数.核函数由于其在再生性和重构函数上的诸多优点,而被广泛运用于机器学习算法中.在本体函数的优化学习过程,将核方法融入迭代策略中,进而可得到最优的本体函数.实验结果表明,该方法对特定领域本体相似度的计算和本体映射的构建具有较高的准确率.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 兰美辉,高炜
关键词: 本体,相似度计算,本体映射,核矩阵
来源: 昆明学院学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 曲靖师范学院信息工程学院,云南师范大学信息学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61262071),云南省教育厅科学研究基金资助项目(2014C131Y)
分类号: TP391.1;TP181
DOI: 10.14091/j.cnki.kmxyxb.2019.06.018
页码: 97-102
总页数: 6
文件大小: 806K
下载量: 10