37、旅游领域的元数据与本体论应用

旅游领域的元数据与本体论应用

1. 旅游信息的语义处理与智能软件代理

在当今数字化时代,包含旅游信息或提供电子旅游服务的网站众多。部分网站共享并发布相同的底层本体术语,这使得软件代理能够从不同网站提取和聚合信息。这些聚合信息可用于回答用户查询,或作为其他智能应用的输入。

1.1 本体论的优势

本体论在旅游领域具有诸多优势。它实现了领域知识的重用,因为某些本体所代表的概念在其他领域也很常见,不同研究领域的人员可直接复用这些本体。同时,本体论使领域假设明确化,当我们对领域的认知发生变化时,能轻松更改这些假设。此外,它还能将领域知识与操作知识分离,例如我们可以描述一个推理任务(算法),并实现一个独立于领域知识的应用程序。

1.2 语义标注的作用

旅游多媒体内容的语义标注能推动旅游领域智能应用的部署,使其能对多媒体元数据进行推理。例如,通过官方旅游网页的语义标记,软件代理可以了解当前旅游目的地是伦敦,再结合伦敦官方目的地板网站的语义标记,得知前往伦敦的旅行均由英国航空公司提供服务,从而推断出此次伦敦之行将乘坐该航空公司的航班。通过本体论,我们可以通过声明性地指定术语来分析领域知识,并进行形式化分析,进而实现现有本体的重用和扩展。

1.3 智能软件代理的功能

语义网络包含智能软件代理,它们能“理解”网络资源之间的语义关系,为用户寻找相关信息并执行交易。智能代理可将各种旅游产品和服务整合为一个综合旅游套餐,并根据游客的需求进行个性化定制。旅行者、酒店、博物馆等各类软件代理能提升旅游营销和管理预订流程。旅行者软件代理可帮助旅行者寻找旅游产品和服务的来源,并进行记录和存档。还可以部署一组代理执行各种任务,

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 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、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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