基于人工神經網絡的水環(huán)境本體概念抽取與本體映射研究.pdf

1、水是我們賴以生存的重要資源，支撐著人類的生存和發(fā)展，它是基礎資源也是戰(zhàn)略資源，直接關乎著我國經濟的命脈。近些年以來，水資源污染以及全球性短缺的問題越來越嚴重，直接影響著人類的生命健康。因此，優(yōu)化流域水資源規(guī)劃與管理，提高水環(huán)境領域數據和信息的共享性和重用性，促進水利行業(yè)信息化已經成為水環(huán)境領域的主旋律。為了加快水環(huán)境領域朝著更加信息化、網絡化、智能化的方向發(fā)展，必須面對和處理水環(huán)境領域海量、異構且不斷增長的數據和信息。針對數據和信息之間

2、由于格式、語義等差異帶來的知識共享問題，本文引入本體這一概念。本體作為描述概念層次結構和語義模型的新方法，在信息檢索與提取、知識表示與組織、數據集成與信息共享等方面顯示出極大的潛力。
　　本文首先簡要介紹了本體相關的基本知識，其次重點研究了基于人工神經網絡的水環(huán)境領域本體概念抽取和本體映射。本體構建主要包含三部分：水環(huán)境領域數據源預處理、水環(huán)境領域本體概念提取、水環(huán)境領域本體映射。在本體構建的過程中，首先選取水環(huán)境領域相關的文本集

3、這一非結構化數據作為數據源，經分詞、停用詞過濾等預處理后得到候選概念集；其次運用BP神經網絡提取出水環(huán)境領域概念，采用K-means聚類算法得到水環(huán)境領域本體概念關系；最后根據BP神經網絡映射算法合并領域小本體，形成較大的本體，以此來實現語義的集中。
　　本文主要任務是構建一個水環(huán)境領域本體。本文的研究填補了本體理論在水資源與環(huán)境領域的應用研究盲點，對促進本體論、知識工程、智能決策與環(huán)境水力學、水利工程、生態(tài)學、社會經濟學等多學科