用概念層次造句子，“概念層次”造句

在此基礎上建立了基於模糊概念層次分解的戰場態勢綜合評估模型。

但是實際應用環境中的數據屬*維數非常多，屬*概念層次也非常複雜，基於*論的傳統學習方法的效率變得越來越低。

提出了一種基於概念層次樹的主題詞輪排選擇的實現算法。

根據概念層次樹中所包含的主題詞上下位信息對待標引的文本候選主題詞的權重進行調整，並擴充未出現在文本中的上位主題概念。

在面向屬*歸納(AOG)的數據挖掘中，屬*歸約及概念歸納都離不開概念層次。

在此基礎上，通過對相似度閾值的控制來調整擴展概念集的範圍和大小，從而實現語義概念層次上的查詢擴展。

概念層次將非常抽象的模式空間劃分為業務域模式、解決方案設計模式和基礎設施模式。

構建了城市核心競爭能力概念層次模型。

利用知網較完備的知識體系來構造概念詞典和概念層次結構，實現了一種以知網為背景知識的基於概念的中文文本聚類算法。