23、HıLεX:用于从网页文档中提取语义信息的系统

HıLεX:用于从网页文档中提取语义信息的系统

在当今信息爆炸的时代,从网页的非结构化文档中自动识别和提取有意义的信息,并考虑其语义,是信息和知识管理领域的一个重要问题。传统的信息提取系统主要基于语法结构,缺乏对信息语义的理解,导致提取的信息实用性有限。而 HıLεX 系统则提供了一种创新的解决方案,它结合了语法和语义知识,能够更有效地从非结构化文档中提取信息。

1. HıLεX 系统概述

HıLεX 是一个基于逻辑的系统,旨在从非结构化文档中进行强大的信息提取。它的独特之处在于以下几个方面:
- 二维文档表示 :将非结构化文档视为笛卡尔平面,由一组嵌套的矩形区域(称为部分)组成。每个部分通过两个相对顶点的笛卡尔坐标唯一标识,并包含一个与本体相关的文档元素。
- DLP+ 知识表示语言 :扩展了析取逻辑编程(DLP),具有面向对象的特性,如类、(多重)继承、复杂对象和类型。DLP+ 非常适合本体的表示和强大的推理,由 DLV + 系统支持。
- 本体的使用 :使用 DLP+ 编码的本体来描述输入文档的领域。领域概念由 DLP+ 类表示,每个类实例是一个模式,用于识别和注释部分中包含的元素。
- HıLεX 二维语法 :用于指定提取模式,扩展了正则表达式以表示二维模式,如表格、项目列表等。通过执行 DLP+ 规则,将每个部分与领域本体的元素关联起来,实现语义信息提取。

2. 二维文档格式

非结构化文档的二维表示是 HıLεX 系统语义信息提取方法的核心概念。其基本思想是

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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