高伟;张云清;朱安·吉拉奥（Juan L.G.Guirao）。;陈耀军 稀疏计算的离散动力学方法及其在本体科学中的应用。 （英语） Zbl 1430.68331号 J.差异Equ。申请。 25，编号9-10，1239-1254（2019）. 摘要：在大数据时代，随着数据处理信息的增加和数据复杂性的增加，对数据处理的工具和算法提出了更高的要求。本体作为结构化信息表示的工具，已被应用于化学、生物、制药和材料等工程领域。作为一种动态结构，概念的增加有助于单个本体的逐渐增加。为了解决相似度计算过程中计算复杂度降低的问题，将降维和稀疏计算技术应用于本体学习。本文提出了离散动力学方法，展示了将稀疏计算方法应用于本体学习的几个技巧，并通过实验验证了其有效性。 引用于1文件 MSC公司： 68立方英尺 知识表示 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：本体论;相似性度量;本体映射;稀疏计算 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Gao}等人，J.Difference Equ。申请。25，编号9--10，1239--1254（2019；Zbl 1430.68331） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿德勒，J。；Oktem，O.，《学习原对偶重构》，IEEE Trans。医学成像，37，1322-1332（2018）·doi:10.1109/TMI.2018.2799231 [2] 阿盖尔，J.P。；费尔南德斯，E。；Besuievsky，G。；Beckers，B.，《计算城市辐射：稀疏矩阵方法》，图。型号，91，1-11（2017）·doi:10.1016/j.gmod.2017.05.002 [3] 阿洛尼，A。；Quaglini，S。；南卡罗来纳州Panzarasa。；Sinforiani，E。；Bernini，S.，《计算机化认知康复的本体论系统评估》，《国际医学杂志》。，115, 64-72 (2018) ·doi:10.1016/j.ijmedinf.2018.04.005 [4] 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