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“农作物栽培”领域本体的构建 总被引：3，自引：0，他引：3
围绕构建＂农作物栽培＂领域本体,探讨了本体构建的原则,常用的构建方法和本体的评估内容等。通过核心概念的确定,概念层次结构的建立,概念的属性定义,实例创建以及领域本体编码各部分,详细地阐述了建立领域本体中知识概念化和形式化的全过程。 相似文献
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建立森林资源调查规范本体库是森林资源监测知识重用与共享的基础,可用于提高数据输入过程的智能化与规范化。该文利用OWL语言对森林资源调查本体进行了描述,建立了森林资源调查规范本体库,并基于Jena推理机技术推导调查因子间约束条件,以推导的调查领域知识为基础,开发了基于本体知识的逻辑检查与推理功能,支持森林资源调查软件的数据输入过程。结果表明,所提出的方法将调查输入软件从专业领域知识中分离,使之更通用,更易于维护和扩展,提高了调查输入软件的智能化与规范化程度。 相似文献
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阐述了基于本体理论和方法的农业本体在线服务系统,应用搜索引擎技术为农业领域知识的组织和管理提出了一个共享的在线服务平台,介绍了多语种农业本体构建的过程,并给出了构建的关键理论和技术,设计了农业本体在线服务系统的整体架构,分析了本系统在农业领域实际应用的结果。 相似文献
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针对传统农作物病虫害知识表示方法以及现有农业本体存在的不足,将本体概念引入蔬菜病虫害知识表达.分析了蔬菜病害领域的知识特点,并以蔬菜病害为例,运用本体相关理论和方法构建了蔬菜病害知识领域本体,建立了基于本体和规则推理的蔬菜病虫害知识库模型.探讨了本体知识库的应用. 相似文献
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为促进人工智能各项技术在农业生产中发挥作用,探索土壤肥力领域知识的组织、应用,采用人工构建的方法,以安徽省为例,使用Protégé本体库构建工具构建土壤肥力领域本体,再将土壤肥力相关的结构化、半结构化和非结构化数据通过纠错等操作后采取反距离加权插值,基于ERNIE-BiLSTM-CRF与PCNN-Attention深度学习模型实现命名实体识别和关系抽取任务,其后把得到的三元组数据保存至图数据库Neo4j中,成功构建土壤肥力可视化知识图谱。该研究可在本体构建、实体关系抽取模型以及知识图谱的可视化方面为其他农业知识图谱的构建提供参考。 相似文献