5、文化遗产领域的计算本体:访问、控制与传播知识

文化遗产领域的计算本体:访问、控制与传播知识

1. 引言

文化遗产蕴含丰富的关联信息。博物馆的艺术品包含着构成语义网络的语义丰富信息,一个藏品集合具有特定特征,并与其他藏品集合相关联。例如,自学成才的非裔美国艺术家山姆·多伊尔(Sam Doyle)影响了新表现主义运动的领军人物让 - 米歇尔·巴斯奎特(Jean - Michel Basquiat),而巴斯奎特又与安迪·沃霍尔(Andy Warhol)合作。巴斯奎特曾用自己的一些作品与画廊老板交换多伊尔的作品。此外,埃德·鲁沙(Ed Ruscha)也曾向多伊尔致敬,创作了《你要去哪里,伙计?(献给山姆·多伊尔)》。多伊尔的绘画和雕塑作品收藏于美国民间艺术博物馆。这种“语义网络”不仅局限于单个藏品,还跨越了不同博物馆的相关藏品。

如今,关于艺术藏品的大部分信息通常嵌入在数据库或大量文本文件中。这给数字人文领域的研究人员带来了难题,因为从半结构化和非结构化资源中隐式表达的相关信息难以提取、复用、解释、关联和比较。受此启发,数字人文研究人员开始运用计算本体来提取文化资源中隐含的知识,并使异构的博物馆藏品在语义上具有互操作性,欧洲文化遗产数字平台(Europeana)项目就是这一方法的典型代表。

一般来说,本体是知识概念化的一种形式,使知识能够公开获取和复用。从技术角度看,计算本体是用形式语言编写的陈述集合,其目的是建立不同概念之间的关系,并指定推理的逻辑规则。本体的常见组成部分包括概念(如“抽象表现主义”)、属性(如“抽象表现主义不关注人物或图像”)和关系(如“行动绘画是抽象表现主义元类的一个实例”)。本体具有更强的表示能力,还能支持至少部分类似于人类推理的推理操作。通过推理器,可以从现有本体中推导出新的事实。

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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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