Dl-apprenant outil pour l'apprentissage de la machine supervisée en hibou et description logique
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Dl-apprenant Classement & Résumé

Dl-apprenant Mots clés

apprendre la description Description Logistique apprendre des cours apprendre dl la logistique

Dl-apprenant La description

Outil d'apprentissage de la machine supervisée en hibou et description logique Le logiciel DL-apprenant apprend des concepts dans Description Logics (DLS) à partir d'exemples fournis par l'utilisateur. De manière équivalente, il peut être utilisé pour apprendre des cours dans les ontologies de hibou à partir d'objets sélectionnés. DL-L'apprenant prolonge la programmation logique inductive dans la logique des descriptions et le Web sémantique. L'objectif de DL-apprenant est de fournir un outil d'apprentissage automatique basé sur la DL / OWL afin de prendre en charge les ingénieurs de connaissances dans la construction de connaissances et de résoudre les tâches d'apprentissage supervisées et à l'apprentissage des données qu'ils établi. Voici quelques caractéristiques essentielles de "DL-apprenant": Implémente différents algorithmes: · Un algorithme basé sur l'opérateur de raffinement · Un algorithme de programmation génétique · Un algorithme hybride utilisant des opérateurs de raffinement génétique · (Apprentissage aléatoire, apprentissage de la force brute) Soutient différents types de problèmes d'apprentissage: · Apprendre les définitions de concept et axiomes d'inclusion · Apprendre d'exemples positifs et négatifs, ainsi que des exemples positifs Prend en charge différents formats d'entrée: · Dossiers de hibou · N-triple fichiers · Représentation interne dans les fichiers de configuration · Points d'extrémité SPARQL Différents adaptateurs de Faible: · Dig Interface: permet à tous les principaux raisonneurs · Interface API de hibou (Alpha): FAIT ++, Pellet · Kaon2: accès direct Java API (peut être supprimé à l'avenir, car Kaon2 n'est pas open source) différentes interfaces utilisateur: · ligne de commande · service Web · Planifié: client PHP · Planifié: GUI basée sur la balançoire Java · Facilement extensible via un modèle de composant · 4 types de composants: sources de connaissances, raisonnateurs, problèmes d'apprentissage, algorithmes d'apprentissage · Pour mettre en place un nouveau composant de l'un des types ci-dessus, vous devez seulement étendre la classe correcte dans org.dllearner.core et ajouter le nom de votre fichier au fichier composants.ini. · Permet une large gamme d'options de configuration Quoi de neuf dans cette version: · Nouvel algorithme: Celoe (apprentissage de la classe d'apprentissage pour l'ingénierie ontologie) · Plugin protégé basé sur Celoe · Écrit un document PDFManual pour DL-apprenant · Un opérateur de raffinement efficace pour la logique El Description · Estimation de couverture d'expression de classe stochastique rapide incluse · Conception de la composante raisonneuse et structure de problèmes d'apprentissage améliorée · Plus d'exemples d'apprentissage fournis et des tests unitaires pour assurer la qualité du code étendu · 6 Demandes de bugs et de fonctionnalités rapportées au Fixer Sourceforge.net Tracker

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