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基于知识图谱的铁路电务事故的本体框架的构建及应用

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基于知识图谱的铁路电务事故的本体框架的构建及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本论文的研究内容和结构安排第12-15页
第2章 相关理论基础第15-21页
    2.1 知识图谱与图数据库综述第15-16页
        2.1.1 知识图谱定义与构建过程第15页
        2.1.2 图数据库第15-16页
        2.1.3 知识图谱应用领域第16页
    2.2 本体理论及构建方法综述第16-19页
        2.2.1 本体定义与组成第16-17页
        2.2.2 本体描述语言第17-18页
        2.2.3 本体构建方法和工具第18-19页
    2.3 Flask框架第19页
    2.4 本章小结第19-21页
第3章 基于Bi LSTM-CRF的电务事故实体识别第21-29页
    3.1 总体设计第21-22页
    3.2 关键技术研究第22-25页
        3.2.1 Bi LSTM原理第22-23页
        3.2.2 CRF原理第23-24页
        3.2.3 基于Bi LSTM-CRF的实体识别原理第24-25页
    3.3实验第25-27页
        3.3.1 数据集第25-26页
        3.3.2 基于Bi LSTM-CRF的实体识别实验结果第26-27页
        3.3.3 实验结果讨论第27页
    3.4 本章小结第27-29页
第4章 基于分类算法的电务事故智能分类第29-43页
    4.1 铁路电务事故智能分类设计第29-31页
        4.1.1 铁路电务事故分面分类设计第29-30页
        4.1.2 铁路电务事故智能分类实验设计第30页
        4.1.3 铁路电务事故智能分类总体设计第30-31页
    4.2 关键技术研究第31-34页
        4.2.1 基于LSTM的文本生成器原理第31-32页
        4.2.2 朴素贝叶斯算法分类原理第32-33页
        4.2.3 CNN算法分类原理第33-34页
    4.3 实验第34-42页
        4.3.1 数据集第34-37页
        4.3.2 机器学习分类算法实验结果第37-38页
        4.3.3 深度学习分类算法实验结果第38-42页
        4.3.4 结果讨论第42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 电务事故知识图谱和本体框架的构建第43-55页
    5.1 铁路电务事故知识图谱构建第43-47页
        5.1.1 知识图谱构建总体设计第43-44页
        5.1.2 知识图谱构建过程第44-47页
    5.2 铁路电务事故本体框架的构建第47-54页
        5.2.1 本体框架构建总体设计第47-48页
        5.2.2 本体概念的规划化处理第48-49页
        5.2.3 本体OWL的创建第49-52页
        5.2.4 本体的OWL表示第52页
        5.2.5 基于本体的搜索和推理第52-54页
    5.3 本章小结第51-55页
第6章 应用系统的设计与实现第55-61页
    6.1 系统总体设计第55-56页
    6.2 系统功能模块第56-59页
        6.2.1 基于知识图谱的铁路电务事故可视化第56页
        6.2.2 基于知识图谱的铁路电务事故搜索第56-58页
        6.2.3 数据结合地图展示第58-59页
    6.3 本章小结第59-61页
结论第61-63页
参考文献第63-69页
攻读硕士学位期间所发表的论文第69-71页
致谢第71页

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