31、基于本体的移动信息服务平台与Web查询特性研究

基于本体的移动信息服务平台与Web查询特性研究

基于本体的移动信息服务平台
多领域多语言查询语言(MMQL)

MMQL用于提供特定领域的语言知识,通过定义有限的语法来涵盖多种自然语言查询形式。它由一组领域查询语言和一种通用查询语言组成。
- 领域查询语言 :为每个领域设计,如拥堵查询语言、公交出行查询语言等。基于相应的领域本体定义,包含以下组件:
- 语法 :是一个语法定义系统,尝试记录所有可能的自然语言查询形式,还定义了并行语言语法,如英语、中文、日语语法等。语法中的组件有各自的符号定义,例如:
- <X> 表示X是常量, <?X> 表示X是变量。
- <?X(Constraint)> 表示X应满足约束 “Constraint”,这是一组可在相应领域本体中找到的类。
- | 表示 “或” 逻辑运算符, [ ] 表示 [ ] 中的字符串是可选的。
- 代理 :表示为 “Syntax(name)→QueryType(keywords)”,即如果用户查询符合 “name” 的语法,则生成查询语义结构 “QueryType(keywords)”。
以下是拥堵查询语言和公交出行查询语言的示例:


                
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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