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实例驱动的自适应本体学习被引量：2: 2009年; 针对知识管理中本体构建存在的问题,将聚类算法与ODP(Open Directory Project)目录有机结合,给出了一种基于知识资源元数据的自适应本体学习方法。根据元数据对文档进行聚类形成本体概念,将生成的概念分别映射到ODP中确定概念间的层次关系,生成初始本体;根据内聚性和相关性的变化进行自适应本体学习,实现本体更新和概念丰富,以及时跟踪知识的变化。提出的自适应本体学习方法能够很好地反映研究领域的演变过程和发展趋势,满足知识型组织进行知识管理和研究人员共享知识的需求。实验结果表明了方法的有效性。; 张瑞玲王文斌王秀峰陈秋双; 关键词：知识管理本体学习聚类

面向不确定环境的集装箱空箱鲁棒优化调度: 由于贸易不平衡性，如何有效地管理空集装箱成为班轮公司管理的一大挑战。本文建立了一个带有补偿函数的两阶段鲁棒优化模型，以解决净需求量不确定环境下的空箱调度问题。其中不确定预算G(对不确定性的保守程度)，反映了决策者的风险偏...; 王琳陈秋双张瑞玲杜玉泉; 关键词：集装箱空箱补偿函数线性规划; 文献传递

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张瑞玲