面向知识图谱约束问答的强化学习推理技术

知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问答模型.然而,面对带有约束的复杂问题,现有方法面临两大挑战:(1)多跳长路径推理导致奖励稀疏与延迟;(2)难以处理约束问题推理路径分支.针对上述挑战,设计了融合约束信息的奖励函数,能够解决弱监督学习面临的奖励稀疏与延迟问题;设计了基于强化学习的约束路径推理模型COPAR,提出了基于注意力机制的动作选择策略与基于约束的实体选择策略,能够依据问题约束信息选择关系及实体,缩减推理搜索空间,解决了推理路径分支问题.此外,提出了歧义约束处理策略,有效解决了推理路径歧义问题.采用知识图谱问答基准数据集对COPAR的性能进行了验证和对比.实验结果表明:与现有先进方法相比,在多跳数据集上性能相对提升了2%-7%,在约束数据集上性能均优于对比模型,准确率提升7.8%以上.     

基于阈值的概率图可达查询

图的可达性查询被广泛应用于生物网络、社会网络、本体网络、RDF网络等.由于对数据操作时引入的噪声和错误使这些图数据具有不确定性,而确定图的可达查询不能有效地处理不确定性,因此该文研究用概率语义描述的图可达性查询.具体的,该文使用可能世界概率模型定义不确定图(称为概率图),基于该模型,研究了基于阈值的概率可达查询(T-PR).首先为避免枚举所有可能世界,给出一个基本算法可精确求解T-PR查询.其次为进一步加速基本算法,给出3种改进方法,它们是不确定事件界、同构图的缩减、基于不相交路径和割集的界.通过合理的组合给出3种方法的合并算法.最后基于真实概率图数据的大量实验验证了该文的设计.     

基于平均报酬模型全过程R(λ)学习的互联电网CPS最优控制

提出了一种新颖的基于平均报酬模型的全过程R(λ)学习互联电力系统CPS最优控制方法。该方法与电网自动发电控制(AGC)追求较高的考核时间段内的10min平均控制性能标准(CPS)指标合格率的目标相吻合,且所提出的基于平均报酬模型的R(λ)学习算法与基于折扣报酬模型的Q(λ)学习算法相比,在线学习收敛速度更快,可获得更佳的CPS指标。此外,所提出的改进的R(λ)控制器具有全过程在线学习的特点,其预学习过程被一种新型的在线"模仿学习"所代替,克服了以往强化学习控制需要另外搭建仿真模型来进行预学习收敛的严重缺陷,提高了R(λ)控制器的学习效率及其在实际电力系统中的应用性。     

基于定转子开窗的混合励磁双定子BSRM振动抑制

无轴承开关磁阻电机(BSRM)由于容错性高、损耗小、效率高等优点在工业领域已得到广泛应用,但电机运行时振动会限制其在某些领域的应用。以混合励磁双定子BSRM为研究对象引入一种在定转子齿部开窗的方法,通过改变外定子或转子铁心磁阻大小,可以减小气隙中的磁密大小,达到减小电磁振动的目的。采用电磁有限元法与正交试验法优化窗口的位置和尺寸,验证转子开窗对外定子径向力和转矩的影响,最后通过模态叠加法验证转子开窗对振动响应的影响。结果表明,该方法对混合励磁双定子BSRM电磁振动有较好的抑制效果但对电机转矩有一定影响。     

人工鱼群—粒子群混合算法优化进港航班排序

针对空中交通管理中的进港航班排序问题, 提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序, 使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点, 先以AFSA在全局寻找满意的解域, 再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解, 最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明, 在单跑道和双跑道情况下, AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20. 9%和34. 4%, 比基本AFSA减少了3. 2%和3. 5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。     

一个通用最优的动态网络构建框架

覆盖网络的拓扑特性对P2P系统的性能至关重要.现有的覆盖网络大多基于静态互联网络,因为互联网络在静态环境下表现出良好的拓扑特性.Moore下界给出这些静态网络的直径和结点度数的最佳折中理论值,但由于动态变化的网络,Moore下界不适合现存P2P系统.为此,该文根据现有P2P系统的特点,给出在高度动态环境下新的网络直径和...     

载体Al/Si比对Cu-ZnO-ZrO2催化剂上CO2加氢合成甲醇的影响

用直接合成法制备了不同铝硅物质的量比Al-SBA-15(β)(β=n(Al)/n(Si)=0,0.02,0.03,0.05)介孔分子筛,并采用浸渍法制备了金属负载量m=35%的CZZ/Al-SBA-15(β)负载型介孔催化剂,考察了Al/Si比对负载催化剂结构和性能的影响。采用N_2吸附-脱附、X射线衍射(XRD)、H_2程序升温还原(H_2-TPR)、CO_2吸附(CO_2-TPD)、NH3吸附(NH3-TPD)和透射电子显微镜(TEM)等手段对样品进行了表征,在固定床反应器上评价了其CO_2加氢合成甲醇的催化性能。实验结果表明,CZZ/Al-SBA-15(β)具有介孔结构,Al的引入不但增加了载体表面酸性位点,同时还提高了催化剂表面铜分散度(DCu%)和铜比表面积(SCu)以及促进了Cu~+-O-Zn活性位的形成,从而大大提高了催化剂的活性。其中CZZ/Al-SBA-15(0.03)催化剂的甲醇选择性达到26%,与不掺铝的CZZ/Al-SBA-15(0)催化剂相比,甲醇选择性提高了11%,但随着掺Al量的继续增加,酸性太强,CO_2吸附能力下降,活性反而降低。     

基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.     

飞轮储能用磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计

研究了一种基于遗传粒子群综合算法(GPSOA)的飞轮储能(FES)用的单绕组磁悬浮开关磁阻电机(SWBSRM)多目标优化设计方案。结合有限元分析(FEA),通过敏感性分析得到SWBSRM悬浮力与效率随主要尺寸参数变化的一般规律。在此基础上,利用GPSOA以悬浮力和效率为目标函数对SWBSRM进行了全局寻优,获得使悬浮力最大和效率最高的参数优化组合。利用FEA对比优化前后电机悬浮力、铁损及磁密的大小,验证了GPSOA多目标优化的有效性。     

勐腊南西开发区实现干胶增产职工增收

云南农垦勐腊橡胶分公司南西开发区2010年开割面积7303．8亩,开割橡胶树116500株,计划干胶生产任务316吨。在开割时间推迟至3月28日,与去年的3月15日开割推迟13天的情况下,狠抓促发展、保增产各项橡胶生产管理措施,有效地促进了橡胶快速恢复生产,