检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张恒[1,2] 朱军[1,2] 彭子龙 王金宏[1] 张阿丽[1]
机构地区:[1]西南交通大学,四川成都611756 [2]四川省应急测绘保障与地质灾害监测工程技术研究中心,四川成都610041 [3]四川省煤田测绘工程院,四川成都610072
出 处:《信息工程大学学报》2014年第6期758-763,共6页Journal of Information Engineering University
基 金:国家自然科学基金资助项目(41271389);四川省应急测绘保障与地质灾害监测工程技术研究中心开放基金资助项目(K2014B007)
摘 要:针对高速铁路场景对象种类繁多、空间关系复杂的问题,采用地理本体建模方法,进行多层次概念模型分析,研究专业领域本体映射与本体集成方法,构建场景对象本体知识库,并在引入语义距离和知网(How Net)的基础上,分别构建语义相似度和语义相关度的计算模型,进而实现基于地理本体的场景对象语义查询。实验证明,查询方案不仅能够利用地理本体显式化的描述能力提高查询效率,还能够借助语义相似度匹配方法提高查询的准确性。研究成果对三维高速铁路场景对象的存储、管理、建模与分析等应用具有较强的实际意义。The geo-ontologies are used to model the 3D scene to resolve the problem that a wide range of objects with complex spatial relationships exist in high-speed railway scene,Through analz- ing the multi-level conceptual model, the methods of ontology mapping and ontology integration are discussed, and then the 3D scene object ontologies are constructed. Based on the principles of se- mantic distance and HowNet, the model of semantic similarity and semantic relevancy is construc- ted, and then the semantic query based on geo-ontology is achieved. Proved by the actual case, the semantic query can not only improves the accuracy of queries by taking the advantage of geo-ontolo- gies, which has the ability of explicit description, but also improves the accuracy of queries by using the match model of semantic similarity. The research results may have a strong practical significance for the storage, management, modeling and analysis applications of three-dimensional high-speed railway scene objects.
关 键 词:三维高速铁路场景 语义查询 地理本体 语义相关度 语义相似度
分 类 号:TN918.1[电子电信—通信与信息系统] O157.4[电子电信—信息与通信工程]
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