基于知识图谱推理的网络攻击识别方法

针对在海量网络数据中识别网络攻击的问题，运用知识图谱推理能力，提出了基于知识图谱推理的网络攻击识别方法。首先利用Turtle文件解析算法将ttl格式文件解析为能够应用于知识嵌入模型的形式；其次，构建系统状态本体，为不同的系统状态实例提供统一的上层描述，提高利用网络安全知识图谱分析系统状态的可行性；最后，利用基于TransH模型得到图模型中的各类实例数据的嵌入表示，并从候选攻击模式中推理潜在的网络攻击行为。通过实验进一步验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于实例推理的相似工艺度量算法

以复杂零件汽轮机转子主轴为例，利用基于实例的推理(CBR)方法和特征建模技术，构造了一种实用的基于实例推理的相似工艺度量方法。在建立汽轮机转子主轴粗加工和精加工特征信息模型的基础上，提出了新转子主轴与实例转子主轴进行比较和匹配的两级搜索策略，构造了相应的相似性系数计算公式，并论述了相似度计算应用方法。该方法已应用于所开发的SCU-CAPPTooI系统中，较好解决了工艺设计知识和相似工艺实例重用的问题。     

汽车车身焊接夹具方案设计知识可拓重用模型

汽车车身焊接夹具设计具有结构复杂、个性化需求明显等特点,设计时需要大量借鉴以往的设计方案。为提高汽车焊装夹具方案设计的效率,提出了一种基于设计知识可拓重用的多层实例推理方法。通过对各类焊装夹具设计的特征分析,建立了基于知识重用的焊装工位信息模型,构建了基于基元模型的车身夹具方案设计知识库。给出了焊装夹具方案的知识可拓重用模型,采用基于基元模型的多层实例推理和基于基元特征重用的相似度计算方法,由内而外检索出由形状特征和装配特征组成的相似焊装工位实例,通过映射获得了最佳夹具实例。以某车型后地板总成工位为研究对象,验证了该方法的有效性。     

学业预警知识图谱的构建与应用

针对学业预警体系中“事前事中预防”措施不足、过程化与可视化较低的问题,进行了学业预警知识图谱的构建与应用。首先,通过protégé完成模式层的构建,对知识的数据结构(包含实体、关系、属性)进行了设计,采用了树状结构,使每个子类继承其祖先节点的属性;其次,以事实三元组为单位,存储具体的信息;然后,通过关系型数据库实现数据与本体的映射,对关系型数据库的结构化数据进行知识抽取,通过D2RQ工具将结构化数据转化为三元组数据,存储在SQL中;最后,使用Neo4j图数据库可视化展示,完成学业预警知识图谱的构建。公开数据集实验测试结果表明,所构建的学业预警知识图谱能够对学生学业进行预警,对实体及属性进行校验标注,经过采样标注后得到准确率为94.23%,且时效性良好,系统平均在9 ms后开始传输,并在25 ms后完成,同时在过程化与可视化方面有较大提升,可以实现“事前事中预防”。     

基于知识图谱的新冠肺炎病例传播关系可视分析

目前,新冠肺炎传播迅速,影响广泛,对全球的人类生存和经济都造成了重大影响。已有的流行病学分析方法侧重于统计分析,忽视了病例间的时空传播关系和语义关联关系。通过构建新冠肺炎病例知识图谱进行可视化并加以分析,可以结合语义和时空特征挖掘新冠肺炎传播过程和发展趋势。以郑州市疾病预防控制中心发布的病例通报数据为基础,针对人群活动模型组成要素,构建了新冠肺炎病例知识图谱本体层和数据层。在构建知识图谱后,综合应用甘特图、平行坐标图、关联关系图等可视化方法,设计了一个基于新冠肺炎病例知识图谱的交互式可视分析原型系统,发现新冠肺炎病例的多维度特征、病例活动和传播过程。     

一种新的基于信息熵和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现与重用体系

制造企业在经营和发展过程中会积累大量的制造实例，对这些实例资源进行合理地挖掘和重用，是提高制造效率和支持创新的最有效途径之一。为了科学确定重用对象和提高重用灵活性，提出了一种基于信息熵和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现与重用体系。在该体系下，提出了一种基于多级最长公共子序列信息熵的机加工艺路线相似度度量方法。在此基础上，提出了一种基于谱聚类思想和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现方法，并分析讨论了2种基于典型工艺路线的机加工艺重用途径。通过3个验证实例，说明所提出的体系可以更好地支持制造实例重用。     

工艺设计知识资源网络的元数据模型研究

由于知识载体形式的多样性和描述知识资源信息的异构性,不利于企业知识资源的共享、转移和利用,通过对企业工艺设计知识资源的现状分析,给出工艺设计知识网络的形式化定义,利用元数据技术,提出工艺设计知识资源网络(PPKRN)的元数据模型.该模型有助于实现企业知识资源的统一、透明、规范表示,促进工艺设计知识资源网络的有序化,并能够有效的构建知识之间的动态关联性.以国内某汽车发动机制造企业开发的工艺设计知识资源网络原型系统为例,进一步说明了所提出模型的可行性和有效性.     

知识图谱发展与构建的研究进展

近年来知识图谱技术引起了广泛的关注和研究,本文介绍了近期知识图谱的发展、构建方法、详细的构建过程,并对知识图谱在交叉学科领域的应用和未来的研究方向做了总结.本文详细介绍了构建文本知识图谱、视觉知识图谱、多模态知识图谱的关键技术,比如信息提取、知识融合、知识表示等.作为知识工程的重要组成部分,知识图谱,尤其是多模态知识图谱的发展对大数据时代的高效知识管理、知识获取、知识共享有着重要的意义.     

基于知识图谱的科学数据开放核心政策研究

对我国科学数据开放政策进行细粒度分析,探讨我国科学数据开放的核心政策的影响情况与机制,为 数字经济环境下制定促进数据高效共享政策提供参考。采用自顶向下方式,构建知识图谱模式层,识别并提取 政策实体、属性及关系构建数据层,并存入 Neo4j 图数据库;实现语义层面的关联查询与可视化,从不同细粒 度对政策文本进行多维分析。通过知识图谱识别核心政策,结合政策工具进行政策文本多维分析,探究科学数 据开放核心政策对现有政策体系的影响情况。发现科学数据开放的核心政策在政策演化过程中,能够对其关联 政策以及政策整体的政策目标和政策工具使用产生影响。     

融合规则的典型工艺表示与工艺决策方法研究

为了简便有效地表示工艺知识,提高工艺决策的自动化程度和灵活性,文章提出了一种融合规则的典型工艺表示与工艺决策方法.该方法将与典型工艺相关的信息分为不变信息和可变信息,不变信息基于统一的典型工艺信息模型进行表示,而可变信息以产生式规则形式表示,并嵌入到典型工艺中.由于每个典型工艺都有与之密切相关的一套独立规则,规则的针对性很强,所以规则的总结、形成容易,便于实现工艺决策的自动化.文中以飞机结构件的数控加工工艺为例,对融合规则的典型工艺的表示、基于制造特征的产生式规则分类和工艺决策算法进行了详细讨论.该方法已在某飞机制造企业的CAPP系统中进行了实际应用,实现了工艺决策的自动化.应用表明这种工艺知识表示及其决策方法简单有效,规则维护扩充方便.     

基于实体数据模型的棉纺工艺知识表示

为解决棉纺行业产品工艺设计对知识的快速响应问题,在研究和分析现有多种知识表达方法及其优缺点的基础上,提出了利于程序实现的基于实体数据模型的关系数据库知识建模方法,分析了数据实体间的概念属性、关联和约束,完成了由关系模型向实体数据模型的转换.最后,将该知识建模方法应用于棉纺行业产品工艺设计中,并通过原型系统的实现验证了该方法的可行性和有效性,辅助工艺人员缩短了产品工艺设计周期,利于同行业产品工艺设计知识的共享和重用,提高了知识的可维护性和可扩展性.     

成衣制造工艺知识可拓表示与实例推理应用研究

激烈的市场竞争,使企业必须满足客户需求进行多品种、小批量生产,导致企业的工艺设计方案急速增长.现有CAPP系统知识化表示不足,使工艺设计人员难以快速找到相似工艺,降低了工艺设计效率.通过对传统的谓词逻辑、产生式规则、语义网络和框架等知识表达方法进行可拓表示,对成衣制造工艺知识进行建模与实例推理应用研究,建立了定性与定量相结合的成衣制造可拓知识表达模型,提出了可拓信息物元相关性和相似性计算方法.把可拓学与实例推理相结合,构建了可拓激励推理模型,并将可拓学中的可拓距运用于该算法,进行实例搜索,根据距值的不同确定实例点在目标区间的位置.将激励算法与物元的可拓性和可拓距相结合,能提高激励算法的经验性,只要实例库中存在满足求解的相似工艺方案,则通过大量的应用和系统的自学习功能,可以拓展实例库,大大提高工艺设计效率,从而进一步增强CAPP系统的智能性及实用性.     

人工神经网络用于知识获取

将人工神经网络用于知识获取需要解决许多问题,如数据的量化及知识的表示等,本文提出了一种将数据库中的数据进行量化以适合神经网络的输入的方法,并提出了将神经网络获取的知识表示成用户可以理解的知识形式及知识的重用的方法。     

基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法

现有方法在构建知识图谱过程中,由于忽视了对半结构化数据的处理,导致知识图谱构建精确性不高,且耗时过长,为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法。利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取,并提取其中的半结构化数据,同时剔除冗余数据。根据数据处理结果,利用数据采集功能选取适当的数据对象,作为知识图谱构建的文本数据源,并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理。分析得出数据的潜在语义,并绘制XTM可视化图谱,构成初步的知识图谱。挖掘该知识图谱中的已存知识,将潜在向量应用在信息推荐中,组成用户、评分与项目的三元组数据,采用图谱演进算法对评分、用户及项目进行预测,构建潜在向量模型生成多领域推荐,从而实现知识图谱的自动演进。实验结果表明,该算法具有更高的构建精确性,并且用时较短,说明该算法具有可靠性与实际应用性。     

复杂产品工艺知识的语义本体表达方法

针对知识技术在产品工艺知识资源管理的可用性现状,在分析面向企业协同设计的复杂产品工艺知识多元化特点的基础上,提出一种面向语义的复杂机械产品工艺知识领域本体的表示和构建方法,通过利用本体建模工具建立工艺知识本体的结构模型,并采用描述逻辑语言对工艺知识进行形式化描述。针对不同知识本体间在语义层面上的关联,引入产品工艺知识本体概念间相似度和相关度的语义评价方法,设计了一种面向语义的本体概念集关系度量,进一步对语义本体工艺知识进行检索和聚类,保证了复杂产品工艺知识的集成与共享的实现。     

LncRNA与疾病关系的知识图谱构建

基于长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA,LncRNA)和疾病关系的分析,对LncRNA和疾病知识概念建模,提出一种有效的LncRNA与疾病关系的知识图谱构建方法.使用Protégé构建本体结构,建构概念层,整合结构化与非结构化两种不同来源的数据形成数据层,通过资源描述框架(resource de...     

一种面向多局部结构数控工艺重用的工艺方案优化方法

为了实现已有数控工艺重用方法在零件工艺规划中的有效应用,提出了一种面向多局部结构数控工艺重用的工艺方案优化方法。首先,构建工艺优化目标函数的数学模型;然后依据检索到的多个相似局部结构可重用数控工艺,提出一种面向局部结构的备选数控工艺方案集生成方法;依据工艺可重用度,采用轮盘赌算法为待设计局部结构选择一个数控工艺方案,构建待设计零件的加工操作顺序图(OPG);最后,提出一种基于OPG的蚁群算法,得到最优数控工艺方案。实验结果证明,该方法能有效生成零件的最优数控工艺方案,提高了数控工艺的编制效率。     

基于本体语言OWL的电网领域知识表示方法

知识表示的方法研究是知识工程中最基本的问题,针对目前在电网领域知识表示中存在的知识表示隐晦、推理效率低、可视化水平差以及动态知识协同处理困难等弊端,提出基于网络本体语言OWL电网领域知识表示方法,给出了基于OWL的电网知识表示实例,该方法可准确直观地描述电网领域的相关知识,有利于电网领域知识提取、共享和重用,使电网运行中“数据海量,知识匮乏”的状况得到解决,为电网知识的可视化研究奠定了坚实基础,为电网安全、高效运行提供支持.     

CAPP系统中工艺决策知识的层次规划

对Hart所提出的知识划分方法进行了系统的分析，指出了它在工艺决策领域中的不适宜性．引入4点基本假设，基于此假设界定了工艺决策知识的4个标准层次．即：知识基元的描述层、关系解释层、控制层、规划层．这种划分方法，明确地界定了各个知识层次．提供了一种可供借鉴的层次化引导框架．     

基于知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测

识别药物潜在的不良反应,有助于辅助医生进行临床用药决策。针对以往研究的特征高维稀疏、需要为每种不良反应构建独立预测模型且预测精度较低的问题,本文开发一种基于知识图谱嵌入和深度学习的药物不良反应预测模型,能够对实验所覆盖的不良反应进行统一预测。一方面,知识图谱及其嵌入技术能够融合药物之间的关联信息,缓解特征矩阵高维稀疏的不足;另一方面,深度学习的高效训练能力能够提升模型的预测精度。本文使用药物特征数据构建药物不良反应知识图谱;通过分析不同嵌入策略下知识图谱的嵌入效果,选择最佳嵌入策略以获得样本向量;然后构建卷积神经网络模型对不良反应进行预测。结果表明,在DistMult嵌入模型和400维嵌入策略下,卷积神经网络模型预测效果最佳;重复实验的准确率、F₁分数、召回率和曲线下面积的平均值分别为0.887、0.890、0.913和0.957,优于文献报道中的方法。所得预测模型具有较好的预测精度和稳定性,可以为安全用药提供有效参考。