结合谓词感知与图注意力机制的链接预测方法

知识图谱补全旨在预测三元组中缺失的部分使知识图谱趋于完整.针对基于神经网络等模型的链接预测方法忽略了实体间的关联信息,导致模型不能覆盖三元组周围局部邻域中固有的隐藏信息,提出图注意力机制与谓词感知结合的方法.首先,利用图注意力机制定义了一个关系嵌入矩阵,描述任意给定实体邻域内实体间的关系;其次,引入谓词增强实体间语义理解程度,构造了基于谓词嵌入向量的注意力值计算公式,以便有效地度量实体间语义联系的强度;此外,利用实体邻居间的边关系预测多跳实体间的直接关系以补全知识图谱.在数据集WN18RR、Kinship、FB15K的实验结果表明了该方法能有效提高三元组的预测精度.     

基于拆卸序列的多部件设备机会维护策略研究

针对多部件设备进行维护时未考虑需要拆卸的问题,建立了一种基于拆卸序列的多部件设备机会维护策略模型.首先,以拆卸混合图表示部件间的拆卸序列,进而得出各部件的拆卸时间和拆卸成本;然后针对各部件的衰退过程,结合役龄递减因子和故障率递增因子的混合故障率来描述各部件的衰退特性;其次,在此基础上,以设备的机会维护时间窗为决策变量,在设备满足一定可用度的情况下,以设备在有限运行时间内的最低维护成本为优化目标,求解设备的最优预防维护计划;最后,通过数值仿真分析,验证所提出的多部件设备机会维护策略的有效性.     

基于多因子几何匹配的AI提取路网属性信息重建方法

利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.     

优化强化学习路径特征分类的脉象识别法

脉象识别是中医诊断的重要手段之一。长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展。因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开。针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法。首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别。实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的经验轨迹;且在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题。     

DragDL:一种易用的深度学习模型可视化构建系统

深度学习在各个领域得到了普遍的应用,但是用户在应用深度学习时仍然面临两方面的问题:1)深度学习有着复杂的理论背景,非专业用户缺乏建模以及调优的背景知识,难以构建性能优化的模型;2)数据预处理、模型训练、预测等过程往往涉及比较复杂的编程实现,给没有程序设计基础的非专业用户在入门时带来了一定的困难.针对以上两点易用性问题,...     

信息化运维系统的图模型存储

基于新型IT基础设施,如云计算环境,大数据平台等,信息化应用获得了灵活可靠的底层服务.同时通过新型服务形式,如物联网应用,移动端服务等,增强了业务服务能力.但这些新技术使得信息运维面临运维对象频繁变化,对象关系不断调整,运维数据格式多样的难题.本文基于电网企业当前运维现状,给出一种基于图模型的运维数据存储设计,提高了对...     

基于梯度的重叠式层次社区检测

社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数...     

基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法

针对线、面特征匹配的激光雷达测距与地图构建算法(Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry And Mapping,LeGO-LOAM)在自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)室内室外实时建图与定位时,易出现激光里程计累积误差大和旋转估计不准确等问题,本工作采用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与激光雷达紧耦合的LeGO-LOAM算法,通过IMU为激光雷达提供的初始位姿信息,构建IMU与激光雷达联合误差函数,实现位姿共同迭代优化.其中,对于室外结构化信息较少时,在点对点的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)较高定位精度的基础上,结合LeGO-LOAM算法和ICP算法互补性,进一步提出基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法:当环境中结构信息较多时,激光里程计采用LeGO-LOAM算法,而当环境中结构化信息较少时采用ICP算法.实验结果表明,基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法可有效降低激光里程计相对位姿误差和累积误差,提高AGV小车定位精度以消除部分地图重影.     

基于分形理论的装备维修质量指标影响度分析

针对以往AHP方法的主观性大等不足,从分形的视角出发运用最小二乘回归研究了维修质量的各个因素指标的影响度,建立了基于分形理论的装备维修质量指标影响度分析模型。构建维修质量影响因素指标体系,并在对采集样本数据进行标准化处理的基础上求得了各个考察阶段的维修质量分形维;然后运用最小二乘法求解了分形维与各个因素之间的回归方程,并画出Pareto图加以明确。     

气-固流化床压力脉动递归图分析

引入递归图分析方法对具有混沌与分形特性的气-固循环流化床压力脉动信号进行分析,针对Logisitc模型比较了递归图特征量递归率、确定性、平均对角线长度、分叉性与最大Lyapunov指数之间的关系,得出了递归图特征量对于混沌特性具有表征作用的结论。研究了递归图特征量在气-固循环流化床不同床型下的变化规律,递归图特征量在固定床型、湍流床型、气力输送床型下保持稳定,在鼓泡床型、快速流化床型下分别迅速递增或递减,因此递归图特征量同样可以对循环流化床不同床型进行辨识。