Hybrid fuzzy multi-objective particle swarm optimization for taxonomy extraction
Ontology learning refers to an automatic extraction of ontology to produce the ontology learning layer cake which consists of five kinds of output: terms, concepts, taxonomy relations, non-taxonomy relations and axioms. Term extraction is a prerequisite for all aspects of ontology learning. It is th...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Syafrullah, Mohammad |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/78211/1/MohammadSyafrullahPFC2015.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Automatic brain tumor segmentation method using improved fuzzy C-means and fuzzy particle swarm optimization
بواسطة: Zanganeh, Saeed
منشور في: (2014) -
Modeling medical doctor rostering using hybrid genetic algorithm-particle swarm optimization
بواسطة: Zainudin, Zanariah
منشور في: (2014) -
Midrange exploration exploitation searching particle swarm optimization with HSV-template matching for crowded environment object tracking
بواسطة: Nurul Izzatie Husna, Muhamad Fauzi
منشور في: (2023) -
Hybrid particle swarm optimization-constraint-based reasoning in solving university course timetabling problem
بواسطة: Ho, Sheau Fen @ Irene
منشور في: (2010) -
Hybrid particle swarm optimization-artificial neural network gender classifier for trabecular bone morphology
بواسطة: Sahadun, Nur Afiqah
منشور في: (2014)