胡坚
- 作品数:29 被引量:67H指数:5
- 供职机构:浙江经贸职业技术学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金浙江省教育科学规划课题浙江省供销合作社科学研究项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理机械工程更多>>
- 基于领域本体加权树的语义相似度算法研究
- 本体映射的核心在于语义相似度算法,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。本文针对机械零部件领域本体(MPO)提出一种基于本体加权树的语义相似度算法OWSTS,利用MPO提取领域知识文档标题信息中的核心概念,...
- 胡坚赵燕伟
- 关键词:领域本体语义相似度
- 文献传递
- 全球化背景下IP产业国际化发展的战略思考被引量:1
- 2016年
- 本文针对IP产业快速发展但是国际化进程尚未全面开展的情况,分析了IP产业发展的前景,分别指出了推动和阻碍IP产业发展的主要因素。研究了国际IP产业发展的经验,结合我国IP产业目前国际化的现状,提出了加快IP产业国际化对策建议。
- 茅硕胡坚
- 关键词:软实力商业模式
- 基于工作过程的Java理实一体化项目课程开发研究
- 工作过程导向的课程改革是实现工学结合人才培养目标,提升高职教育质量的重要途径。本文依托建设中的Java国家精品课程项目,剖析了Java课程传统讲授式授课的教学效应,提出其项目化课程的开发目标和基本思路,并详细阐述了基于A...
- 胡坚
- 关键词:JAVA双语教学理实一体化项目课程
- 文献传递
- 基于T-L模型的动态企业联盟可信伙伴检索算法研究
- 针对盟主主导的动态企业联盟可信伙伴选择的特点,构建了基于T-L结构的企业合作信任关系模型。在此基础上提出KEPTS算法,确定信任双阀值及多属性评价熵权矩阵,进行时间退化效应处理,综合评估与最优策略的距离。模型引入了层优属...
- 胡坚
- 关键词:动态企业联盟
- 文献传递
- 基于改进GBDT算法的农产品冷链物流资源需求预测的研究
- 2022年
- 随着“互联网+”的不断发展,农产品电商发展迅速。但当前农产品冷链物流面临调度效率低下问题,这不但对企业效益造成损失,还会引发农产品健康安全问题,如何提升农产品冷链物流智能化程度,是全社会亟需解决的问题。针对上述问题,本文提出了一种基于改进GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法的农产品冷链物流资源需求预测模型,创新性的提出了一种新的-Huber损失函数,能在提高收敛速度的同时,降低对异常值的惩罚,从而提高预测精度。
- 黄成明胡坚
- 关键词:农产品冷链物流异常值
- 基于本体的机械产品领域智能信息检索系统研究
- 本文在国家基金的资助下,研究基于本体的机械产品领域智能信息检索方法及其工程实现,针对已有本体建模方法的局限性,提出基于本体生命周期的建模方法,建立了MPO结构模型。提出了基于平面螺旋关系的本体知识存储机制,降低了查询构造...
- 胡坚
- 关键词:信息检索领域本体机械产品语义相似度
- 文献传递
- 基于本体的领域知识建模方法研究被引量:5
- 2006年
- 领域信息的智能理解是当前信息处理的研究热点,其基础则是建立该领域的良好知识模型。利用本体这一优秀的知识表达工具建立领域知识模型已经得到推广。本文通过对已有的基于本体的知识建模方法的讨论,从不同角度和不同层次展示了本体知识建模的特点,在此基础上提出基于本体生命周期的知识建模方法,并指导于机械产品领域的知识建模。
- 胡坚
- 关键词:领域本体知识建模OWL
- 基于领域本体加权树的语义相似度算法研究被引量:3
- 2009年
- 本体映射的核心在于语义相似度算法,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。本文针对机械零部件领域本体(MPO)提出一种基于本体加权树的语义相似度算法OWSTS,利用MPO提取领域知识文档标题信息中的核心概念,并结合OWSTS算法来确定文档信息与查询式间的语义关联程度。该方法在GB_MPO智能信息检索系统中得到较好的应用。实验表明,该方法与基于TF*IDF的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。
- 胡坚赵燕伟
- 关键词:领域本体语义相似度MPO
- 基于OWL本体建模的概念产品配置被引量:15
- 2004年
- 提出了一种基于本体的产品概念设计信息建模方法 ,并以减速器的设计为例 ,从概念实体、概念属性及概念间关系三方面介绍了构建产品本体信息模型的方法 ,同时采用最新的Web本体语言———OWL进行描述。初步研究表明 ,基于本体的信息模型克服了传统设计模型know -why、know -how在知识表达方面的欠缺 ,具有清晰、一致、完整等特点 ,可有效地保证设计质量并提高设计效率。
- 赵燕伟胡坚张国贤
- 关键词:概念设计OWL描述逻辑减速器本体
- NTLBO算法优化ELM的SOC预测方法被引量:3
- 2022年
- 为提高锂电池荷电状态(SOC)预测的精度,提出了新型教与学优化(NTLBO)算法优化极限学习机的SOC预测方法。首先,采用Logistics混沌对种群中精英个体进行优化以改善算法的全局优化性能;其次,采用改进的TLBO算法优化调整ELM模型的输入权值和隐含层阈值,构建NTLBO-ELM预测模型以提升模型的泛化能力。以某锰酸锂电池为研究对象对NTLBO-ELM模型进行测试验证并与其他3种模型相比较,结果表明提出的方法具有较小的预测误差和良好的泛化能力,验证了模型的有效性。
- 胡坚刘超
- 关键词:计量学荷电状态全局优化极限学习机