本文選題：碳排放預(yù)警 + 指標(biāo)體系�。� 參考：《情報(bào)科學(xué)》2013年12期

【摘要】：現(xiàn)有的碳排放預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)構(gòu)建中存在許多缺陷,筆者在低碳網(wǎng)站上利用自由分類法(Folksonomy)來提取標(biāo)簽,并利用本體建模對熱門標(biāo)簽進(jìn)行規(guī)范形成指標(biāo)本體,借助用戶的力量來實(shí)現(xiàn)碳排放預(yù)警指標(biāo)的構(gòu)建和預(yù)警閾值的設(shè)置,建立一種分層的碳排放預(yù)警體系,從而提高預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建的科學(xué)性和自動化程度。
[Abstract]:There are many defects in the index construction of the existing carbon emission warning system. The author uses the free classification method Folksonomyto extract the label on the low carbon website, and uses the ontology modeling to standardize the hot label to form the index ontology. With the help of the power of users, the construction of early warning index and the setting of early warning threshold are realized, and a layered early warning system of carbon emissions is established, which can improve the scientific and automatic degree of early warning index construction.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;吉林大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(12YJA630035) 吉林省教育發(fā)展“十二五”規(guī)劃項(xiàng)目(GH12173)
【分類號】：X196;TP391

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本文編號：1881142