检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2022年第6期46卷 688-696页

作者：王永利宫小泽雷恬逸熊伟赵显伟颜克冬南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 63863部队吉林白城137001 信息系统工程重点实验室江苏南京210007

针对弹药毁伤效能评估需求,该文对毁伤效能大数据资源体系建设的关键环节和相关流程进行了研究,提出了毁伤效能数据生态的概念,设计了毁伤效能大数据生态系统架构。提出结合一阶逻辑推理与知识嵌入表示的知识推理模型,解决知识库构建问... 详细信息

针对弹药毁伤效能评估需求,该文对毁伤效能大数据资源体系建设的关键环节和相关流程进行了研究,提出了毁伤效能数据生态的概念,设计了毁伤效能大数据生态系统架构。提出结合一阶逻辑推理与知识嵌入表示的知识推理模型,解决知识库构建问题。基于该模型设计了毁伤规则挖掘算法。在FB15k和FB15k-237数据集上的实验结果表明,该文的知识推理模型的平均倒数排名(MRR)分数分别以2.0和1.5高于图查询嵌入(GQE)、Beta嵌入(BetaE)、Q2B模型中表现最好的模型。

关键词：弹药毁伤效能评估大数据数据生态一阶逻辑推理知识嵌入表示知识推理模型

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基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法

基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法

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作者：杨宇亮林正平陶秀杰石嘉豪王庆红 510000 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼

本发明涉及知识推理模型技术领域，且公开了基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，具体包括以下步骤：S1：收集信息：收集科技创新服务相关的知识库和数据资源，包括科技文献、专利数据库、行业报告等，确保知识推理模型有充足... 详细信息

标准号: CN118095949A

本发明涉及知识推理模型技术领域，且公开了基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，具体包括以下步骤：S1：收集信息：收集科技创新服务相关的知识库和数据资源，包括科技文献、专利数据库、行业报告等，确保知识推理模型有充足的信息来源；S2：预处理信息：对收集的知识库和数据资源进行预处理，包括数据清洗、去重、格式化等操作，以提高数据质量和一致性；本发明通过基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，实现了科技创新服务的智能化和高效化，提高了服务质量和用户满意度，同时，该方法还具有较强的可扩展性和灵活性，可以适应不同领域和场景的科技创新服务需求。

关键词：知识推理模型知识库决策支持数据资源服务预处理格式化用户满意度预处理信息专利数据库服务需求可扩展性收集信息数据清洗信息来源高效化智能化去重场景

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基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法

基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法

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作者：陈一立王涵 519000 广东省珠海市高新区唐家湾镇哈工大路2号龙园智慧产业园5栋101

本发明公开了基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，所述包括以下操作步骤：S1：实体嵌入；S2：图卷积；S3：顺序处理；S4：基于GAN的强化学习；S5：生成对抗网络。本发明所述的基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，... 详细信息

标准号: CN116882503A

本发明公开了基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，所述包括以下操作步骤：S1：实体嵌入；S2：图卷积；S3：顺序处理；S4：基于GAN的强化学习；S5：生成对抗网络。本发明所述的基于知识推理模型的科技创新服务决策支持方法，此方法利用知识图谱本身具有的关联信息，从而利用深度学习与知识图谱结合，实现端到端的可解释性匹配流程，该匹配算法与经典深度学习算法相比，克服了黑盒子缺点，其透明度、可解释程度较高，较容易理解，其决策支持依据可信度较高，基于图结构的推理，并有效地处理序列信息，这可以提高知识推理任务的性能，以此实现更稳健和有效的知识推理。

关键词：决策支持推理知识推理模型图谱处理序列关联信息匹配流程匹配算法强化学习顺序处理学习算法黑盒子解释性可信度图结构有效地嵌入透明度对抗服务网络学习

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网络试题库智能成卷的研究

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华南理工大学学报（自然科学版） 2002年第9期30卷 1-5页

作者：周智恒廖芹郝志峰汪国强洪毅华南理工大学应用数学系广东广州510640

针对大学数学网络试题库系统的智能成卷过程 ,建立基于知识库支持和知识推理的成卷流程和数学模型 ,并将成卷流程划分为不同功能的模块 ,对实现成卷的智能化进行了较深入的探讨 .成卷的结果分析表明成卷模型是可行的 .

关键词：网络试题库智能成卷知识库知识推理模型高校数学教育题型难度内容

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产生式规则在岸桥电动机选型中的应用

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2015年第7期34卷 876-880页

作者：马雯雯苌道方林丹萍上海海事大学物流研究中心上海201306 上海海事大学集装箱供应链技术教育部工程研究中心上海201306

针对岸边集装箱起重机电动机选型设计时,人工计算存在易出错耗时长的问题,采用产生式规则理论方法,以起升机构电动机选型为例,对选型知识合理分类并进行知识表示,建立相应规则库,给出合理的知识推理模型.在此基础上,运用Power Builder 1... 详细信息

针对岸边集装箱起重机电动机选型设计时,人工计算存在易出错耗时长的问题,采用产生式规则理论方法,以起升机构电动机选型为例,对选型知识合理分类并进行知识表示,建立相应规则库,给出合理的知识推理模型.在此基础上,运用Power Builder 11.5软件平台设计出一个岸桥起重机电动机选型系统,通过实例验证了该方法的可用性.结果表明:采用产生式规则理论所选型号与人工计算一致,且该系统选型周期较短,避免了容易出现失误等不足.

关键词：电动机选型产生式规则知识推理模型规则库岸桥起升机构

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基于深度学习的工艺知识图谱构建及其应用

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机电工程 2024年第12期41卷 2220-2231页

作者：王宇东张琦马雅丽王智大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024

针对现有的零件工艺知识分散度高、结构性弱、复用性差等问题,提出了一种基于深度学习技术的工艺知识图谱构建和工艺重用方法。首先,分析了工艺知识结构,并建立了工艺知识图谱模式层;其次,搭建了深度学习知识抽取算法,并以工艺知识图谱... 详细信息

针对现有的零件工艺知识分散度高、结构性弱、复用性差等问题,提出了一种基于深度学习技术的工艺知识图谱构建和工艺重用方法。首先,分析了工艺知识结构,并建立了工艺知识图谱模式层;其次,搭建了深度学习知识抽取算法,并以工艺知识图谱模式层作为数据模式抽取了工艺知识,建立了工艺知识图谱的数据层;然后,基于图神经网络深度学习算法,搭建了工艺知识推理模型,将其作为工艺推荐基础;最后,搭建了零件工艺知识图谱可视化系统,并以行星架类零件为例,验证了工艺知识的检索和推荐功能。研究结果表明:该方法在工艺知识上的识别准确率达到了80%以上,工艺推荐准确率达到了70%以上,相比以往模型有所提高,证明了该方法在工艺知识图谱自动化构建和工艺重用上的有效性和可行性。

关键词：工艺知识结构深度学习技术工艺重用知识抽取知识推理模型图神经网络模式层和数据层

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基于知识图谱的论文评审专家推荐策略研究与应用

基于知识图谱的论文评审专家推荐策略研究与应用

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作者：刘强南昌大学

学位级别：硕士

目前大多数论文评审专家系统都是采用计算机辅助人工方式完成专家遴选任务,存在推荐效果不佳和知识局限等不足。知识图谱作为计算机学科领域新的应用,一经推出便在智能搜索、智能问答、智能推荐领域得到广泛研究,但是构建专家知识图谱,... 详细信息

目前大多数论文评审专家系统都是采用计算机辅助人工方式完成专家遴选任务,存在推荐效果不佳和知识局限等不足。知识图谱作为计算机学科领域新的应用,一经推出便在智能搜索、智能问答、智能推荐领域得到广泛研究,但是构建专家知识图谱,并应用于论文评审的专家推荐这项技术还不是很成熟。为此,本文针对构建专家知识图谱和论文评审专家推荐两个方面开展研究和分析,构建出了一种专家知识图谱,改进了一种基于知识推理的论文评审专家推荐算法,给出了一个论文评审专家推荐系统的设计方案。主要研究工作和成果包括:1.专家知识图谱构建工作。在实体识别方面,利用东北大学的大型中文领域术语知识库作为实体识别标注训练集,以知网计算机学科领域论文摘要作为训练语料,构建了一种基于BERT-Glo Ve-Bi LSTM-CRF的计算机学科领域的实体识别模型。在关系抽取方面,融合字词层面、语义距离度量和义项计算等方法,提出一种整体相似度算法。实验分析表明,该实体识别模型相比传统模型,在识别任务的准确率、召回率和F1值等指标上均有一定的提升效果。2.改进了一种基于知识推理的论文评审专家推荐算法。根据论文表征结果,利用构建好的专家知识图谱,实现实体链指和知识推理,构建领域候选集。提出一种基于时间“衰减”因子和信任关系的领域权威度评价算法,其主要原理是通过引入时间“衰减”因子,来细化评估专家在不同时期发布文献的权威度影响;通过引入信任关系,来衡量评审专家针对相关该领域下论文评审工作的吻合度,并通过评审反馈动态调整。实验分析表明,提出的评价算法针对论文专家遴选任务上的推荐准确率得到了有效提高。3.基于本文研究成果,采用Vue框架、Spring Boot框架和My Batis框架给出了一个论文评审专家推荐系统的设计方案,并实现了其原型系统。系统包括图谱构建、专家推荐、专家管理、申报管理等4项核心功能。测试结果表明,系统达到了预期的要求和功能。

关键词：专家推荐领域权威度评价算法知识推理模型专家知识图谱命名实体识别

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基于自组织模糊神经网络的丝状菌污泥膨胀抑制方法研究

基于自组织模糊神经网络的丝状菌污泥膨胀抑制方法研究

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作者：伍小龙北京工业大学

学位级别：硕士

丝状菌污泥膨胀现象过程机理复杂,致因因素众多,发生率高,一旦发生难以抑制,严重影响污水处理正常工况,采用活性污泥法的污水处理厂几乎都存在丝状菌污泥膨胀现象。由于丝状菌污泥膨胀机理分析不完善,难以建立精确的数学模型,传统丝状... 详细信息

丝状菌污泥膨胀现象过程机理复杂,致因因素众多,发生率高,一旦发生难以抑制,严重影响污水处理正常工况,采用活性污泥法的污水处理厂几乎都存在丝状菌污泥膨胀现象。由于丝状菌污泥膨胀机理分析不完善,难以建立精确的数学模型,传统丝状菌污泥膨胀征兆识别方法仍然存在缺陷和不足,抑制方法难以确定等问题,致使丝状菌污泥膨胀抑制成效低。基于丝状菌生长动力过程,文中进一步细化分析污泥膨胀机理,设计了基于自组织模糊神经网络的丝状菌污泥膨胀征兆识别模型,实现了对征兆指数实时在线的预测,建立了知识推理决策模型,解决了丝状菌污泥膨胀抑制方法难以决策问题,通过案例库获取了有效的抑制策略。文中主要的研究工作包括以下几点:1.深入研究丝状菌污泥膨胀过程机理,获得了引发丝状菌污泥膨胀的致因因素,设计了丝状菌污泥膨胀的简化机理模型。文中从污水处理过程生化反应机理、丝状菌生长机理以及污泥沉降机理中,提取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的致因因素,依据二者关系及其动力学特性,利用简化的数学表达式描述了过程机理,获取了丝状菌污泥膨胀的简化机理模型,该模型参数可以通过实际污水处理厂的数据进行校正,实现利用致因因素的数据预测SVI的实时值,较好的表达了随着致因因素的变化引起的SVI变化趋势。2.为了改善SVI的预测精度,提高预测方法对输入输出空间的适应性,文中设计了一种结构自组织的模糊神经网络。首先,利用最小二乘算法修正网络权值,获取网络性能评价;其次,结合神经元输入输出对网络性能影响分析,设计结构动态机制实现对网络神经元的增长和删减;最后,运用LevenbergMarquardt(LM)算法对网络的中心值和宽度进行训练,全局改善网络的学习精度。利用时间序列预测实验对网络性能进行检验,结果显示相比于其他结构自组织模糊神经网络,该网络具有更紧凑的结构和更高的预测精度。3.设计了基于自组织模糊神经网络的SVI预测模型。获取与SVI相关的过程变量数据,并对数据进行标准化处理,运用主元分析法计算过程变量对SVI的影响,选取影响显著的过程变量作为辅助变量,以辅助变量为自组织模糊神经网络输入,以SVI作为网络输出,构造基于自组织模糊神经网络的SVI预测模型,利用实际污水处理数据对模型参数进行校正,实现利用辅助变量数据预测SVI。4.为了结合人工经验方法抑制丝状菌过度生长、改善污泥沉降性能,文中从人工经验提取知识,设计了基于模糊规则和前馈感知器的知识推理模型,通过知识推理实现了对丝状菌污泥膨胀的分类,针对不同致因因素引发不同程度的丝状菌污泥膨胀,获得了相应的抑制方法,解决了因抑制方法多样性而引起的无法决策以及抑制效率低等问题,此外,该模型能够根据规则及数据信息变化自适应调整模型参数,经实际案例库验证,模型能够为丝状菌污泥膨胀提供有效地抑制方法。

关键词：丝状菌污泥膨胀简化机理模型自组织模糊神经网络知识推理模型抑制方法决策

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一种图嵌入学习知识图谱的战场情境推理方法

一种图嵌入学习知识图谱的战场情境推理方法

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作者：史彦军汪浩项燊杨雨李波余振奇周昌仪 116023 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

本发明公开了一种图嵌入学习知识图谱的战场情境推理方法，包括：提取战场信息中的知识图谱三元组；对所述知识图谱三元组进行编码，获取嵌入向量；对所述嵌入向量计算得分，获取所述知识图谱三元组的分数，基于所述分数，获得战场情境... 详细信息

标准号: CN117993510A

本发明公开了一种图嵌入学习知识图谱的战场情境推理方法，包括：提取战场信息中的知识图谱三元组；对所述知识图谱三元组进行编码，获取嵌入向量；对所述嵌入向量计算得分，获取所述知识图谱三元组的分数，基于所述分数，获得战场情境推理的实体关系。本发明首先从战场信息中提取知识图谱三元组；将图注意力网络应用于知识图谱，对知识图谱三元组进行编码，获取嵌入向量，提出了一种新的实体与关系嵌入方式，建立了关系和相邻节点之间的注意力机制，再通过对所述嵌入向量计算得分，能有效预测实体之间的关系，提高了知识推理模型的准确率。

关键词：图谱三元组嵌入向量计算战场信息推理向量知识推理模型注意力机制关系嵌入实体关系网络应用相邻节点战场准确率注意力预测学习

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基于改进的TransH的知识推理方法、装置和设备

基于改进的TransH的知识推理方法、装置和设备

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作者：刘青萍郭志恒刘东波晏峻峰任高张伦伦 410000 湖南省长沙市岳麓区含浦科教园学士路300号

本申请涉及一种基于改进的TransH的知识推理方法、装置和设备，所述方法包括：获取脑系疾病数据集中的若干个事实三元组，并确定负例三元组，构建基于改进的TransH的知识推理模型，该模型在TransH模型的基础上引入了一个映射矩阵，该映... 详细信息

标准号: CN117150030A

本申请涉及一种基于改进的TransH的知识推理方法、装置和设备，所述方法包括：获取脑系疾病数据集中的若干个事实三元组，并确定负例三元组，构建基于改进的TransH的知识推理模型，该模型在TransH模型的基础上引入了一个映射矩阵，该映射矩阵将实体映射到关系空间中，并使用特定的关系投影，让具有此关系的实体在映射下相互靠近，不具有此关系的实体则相互远离；采用事实三元组和负例三元组对模型进行训练，并采用训练好的知识推理模型对脑系疾病链路预测任务进行推理，得到脑系疾病三元组。本方法能够更好地适应中医药知识图谱推理的需求，并提供更准确和有用的推理结果。

关键词：三元组脑系推理知识推理模型映射矩阵映射中医药知识关系空间疾病数据链路预测推理结果疾病构建投影图谱改进引入申请

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