5、本体匹配中基本匹配器并行组合的自动指定方法

本体匹配中基本匹配器并行组合的自动指定方法

在本体匹配过程中,如何有效地组合不同的基本匹配器是一个关键问题。本文将介绍几种匹配器组合方法,并着重介绍一种自动确定匹配器权重的方法——Autoweight方法。

1. 相关匹配器组合方法概述
  • H - Match :结合了语言亲和性和结构亲和性两种元素匹配器,但未说明如何确定匹配器的重要性。
  • ASCO :组合了三个字符串匹配器和两个结构元素匹配器。先为三个字符串匹配器定义权重并进行聚合,再为两个结构匹配器定义权重并聚合,最后对之前的聚合结果进行再次聚合,同样未说明确定匹配器重要性的方式。
  • Prior + :是一种使用并行匹配组合的本体映射方法。首先用三个基本匹配器计算元素级和结构级的相似度,然后使用Harmony方法对结果进行聚合。Harmony方法会根据每个基本匹配器的结果自动确定其重要性,具体是通过确定基本匹配器的对齐情况,每个基本匹配器的和谐度量是其对齐中在对应行和列中具有最高且唯一最高对应关系的元素对的数量。
2. 术语定义
  • 匹配(Matching) :是在不同本体的实体之间寻找关系或对应关系的过程。
  • 对齐(Alignment,A) :是两个本体o和o’之间对应关系的集合,是匹配过程的输出。
  • 对应关系(Correspondence,δ (ei, ej’))
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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