农业领域本体知识泛概念层次结构生成方法研究

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5、的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：时间：2016年6月8日关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论

6、文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)研究生签名：时间：2016年6月8日第一导师签名：时间：2016年6月8日摘要本体是共享概念模型，由于其规范化、形式化、明确化等特点，近年来倍受广大学者的关注。概念层次作为本体的基本骨架，在本体构建中起到了基础性的作用。农业领域中存在大量不同类型的数据，如何通过这些数据获取合适的概念层次结构，对农业领域本体的构建至关重要。然而，现有的以明确化为特点的领域本体构建方法，无法很好刻画农业概念划分中的不确定性现象。因此，探索农业概念层次划分技术与方法十分必要。本研究结合国家自然科学

7、基金项目（No.31271615）“农业领域（茶学）云本体建模理论与方法研究”，针对农业本体构建过程中，如何实现农业概念“软划分”的难题，重点解决农业领域本体知识概念层次划分中的两个关键问题——数值型数据的泛概念层次结构生成问题、云模型数据的泛概念层次结构生成问题，开发农业领域本体知识泛概念层次结构生成原型系统。论文研究将为农业领域本体知识概念层次划分提供新思路，对于构建更加客观准确的农业领域本体模型具有重要的现实意义。论文研究的主要工作如下：1研究了基于多策略集成的农业领域本体知识数值型数据泛概念层次结构生成方法。考虑到数据量大小

8、对层次结构生成方法的不同要求，分别提出了针对大型数据和小型数据的农业领域本体知识泛概念层次结构生成方法。在大型数据上，利用云变换算法获得概念原子云，并提出云贴合度概念，筛选出适合跃升的原子云，通过改进的概念跃升算法生成泛概念层次结构；