知识建模

摘要： 武器装备是战争的重要物质基础,现代战争的体系化作战模式对武器装备的运用,特别是体系化联合运用提出了更高的要求,而对武器装备运用知识的掌握决定了能否正确运用武器装备以及能否充分发挥武器装备效能。为此,面向体系作战下的武器装备运用,开展武器装备运用知识框架和建模方法的研究。首先,分析了体系作战下武器装备运用知识的要素构成及要素间的关系构成。其次,构建了基于多视角的武器装备运用知识框架,给出了其构成产品。然后,提出了基于本体的武器装备运用知识建模方法,并进行了示例分析,证明了面向体系作战的武器装备运用知识框架及建模方法,能够为武器装备形成体系作战能力提供重要支撑。

摘要： 在系统分析非物质文化遗产数据及其内在关联关系的基础上,运用本体工程知识建模的理论与技术,从概念、概念属性、关系、关系属性、实例、公理、函数等层面出发,构建非物质文化遗产领域本体ICH-Onto.借助本体构建软件Protégé5.5.0进行可视化建模,提高ICH-Onto的知识推理能力,并提出概念冲突检测算法.以福建省国家级非物质文化遗产代表性项目名录为例,对ICH-Onto进行实例化,实验结果表明ICH-Onto具有可操作性和应用价值.

摘要： 知识建模视域的单元教学设计,能够克服以知识为中心的课时教学设计局限,建构整体认知,发展思维能力,实现知识和方法的应用迁移,使学科核心素养培育真正落地。知识建模视域的单元教学设计,关键要处理好知识层级结构、单元教学目标、问题解决过程和过程评价四个环节。

摘要： 网络空间现已成为人类生产、生活的“第二类活动空间”,但我国网络空间中的安全威胁居高不下.网络空间地理学是研究网络空间表达的新兴研究领域,是一套全新的、系统的、可用于认知网络空间、维护网络空间安全的基础科学理论方法.利用网络空间地理学相关理论基础构建网络空间的地理知识图谱,是提升城市整体网络安全防护能力,提高监管责任部门动态管控能力,建设城市网络安全综合防控体系,推动城市网络安全防控向主动、协同和高效方向发展的新路径.从要素定义、图谱建模、数据清洗与构建等方面研究构建网络空间地理图谱的技术方案,并结合城市网络安全综合管控业务给出了网络空间地理图谱的应用方法.

摘要： 传统的成绩管理及分析系统对成绩分析停留在汇总、分类、计算平均分、方差以及使用图形化界面显示趋势等层次。这类手段只有在数据量非常大时,才会有明显的意义,不仅对学生的成绩无法准确分析,对于学生知识点的掌握程度更加无法准确分析。成绩管理与试卷分析系统的设计和制作,实现了对成绩的良好管理及对试卷的精确分析。该系统以知识建模为依托,将试卷中的每一个知识点根据知识建模规范进行建模,之后依据汇总的知识点对试卷的合理性进行评估。在学生考试完毕后,根据每一个知识点的学生得分情况,可以分析出学生的薄弱区,也可以分析出知识点的难易程度,还可以分析出教学的重点和难点。

摘要： 随着新课改的深入,初中物理教学的改革工作已全面展开,教学方法也发生了变化。物理教学对学生的思维能力和创造能力提出了较高的要求,而模型构建能够将物理中抽象的概念具体化,复杂的知识简单化,有利于培养学生的物理素养。下面,笔者从巧用数学知识建模、构建物理知识模型、链接生活元素建模三个方面,探究模型构建在物理教学中的运用。

摘要： 在机电设备管理中,故障诊断是其设备安全与健康运行的重要内容。根据目前在高速公路机电设备故障诊断中所存在的知识共享、重用难度较高的问题,文章提出一些关键的故障诊断方法,并分析在故障诊断中的实际需求,根据此内容构建在机电设备故障诊断期间,实际的知识框架与建模的实际流程,并利用Protege软件来建立知识模型,根据实例验证该模型的科学与可行性,以供相关人员参考。

摘要： 阐述政务数据应用中的问题和难点,知识图谱的技术特性,探讨政务数据的图谱构建过程,数据准备、实体识别、知识表示、知识建模、知识计算、知识服务。

摘要： 为保证设备运行安全,信息化安全运维工作需要从大量不同格式的工具软件及操作系统的运行日志中提取和分析计算机用户操作行为,并对异常行为进行追溯。计算机日志数据量庞大,日志格式多种多样,日志内容错综复杂,比较突出问题是大数据量和日志的异构性导致分析工作困难,借助大数据知识图谱的理论,构建智能信息化运维模型,从各类专用计算机,集中存储管理,安全网络通信等方面的运维情况构建相应知识图谱,实现计算机不同维度的日志的自动化关联分析,为目前大而庞杂的计算安全日志运维提供一种较为有效的方法和依据。

摘要： 自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述。为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体。为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取。词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义特征,将捕获的语义特征输入到双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型中提取上下文双向序列信息,经条件随机场(CRF)处理得到最优序列预测结果。收集交通专业相关的原始语料,经过数据预处理与文本标注,形成了可用于自主式交通系统参与主体识别的语料库,基于此数据开展实体识别对比实验。结果证明:BERT模型显著提升了自主式交通系统参与主体识别任务的性能。相较于传统方法 CNN-LSTM或Bi-LSTM等,所提方法可以得到最佳综合识别效果,各实体的综合F1值为86.81%,表明通过BERT模型提取参与主体的语义特征,可以增强识别方法的泛化能力。“使用者”“运营者”“提供者”“规划者”“维护者”类实体的F1值分别为90.35%,92.31%,90.48%,93.33%,95.00%。验证了所提方法识别自主式交通系统参与主体的有效性。

摘要： 钢轨探伤检测质量和效率均对铁路安全风险有重要影响.本文设计并实现了一种新型判伤模型,该模型结合了自顶向下和自底向上的识别方法,有效集成伤损微观特征和宏观判伤专家知识.实验表明,基于专家知识建模和人工智能的大数据判伤系统能够稳定、精准的对伤损进行识别,另外自动化的伤损判定大大减轻了人员繁重工作量,并且能保证铁路系统的安全运输.

摘要： 知识获取是船舶焊接生产设计智能系统构建中的一个瓶颈问题.本文提出一种基于粗糙集理论的知识建模方法,该方法包括数据采集、预处理、模型约简、模型推理等四个方面.通过属性约简、值约简和规则约简三个步骤,可从系统运行的经验数据中自动提取出一个精简的知识模型.针对模型推理中存在的规则匹配冲突问题,提出一种基于属性重要性的推理算法.以焊接位置、焊接方法、焊接材料、焊接设备等焊接工艺决策为例,介绍RS建模在船体焊接生产设计中的应用。

摘要： 本文概述了本体的相关概念，针对飞机设计知识来源复杂和类型不同的问题，提出了采用本体方法表示知识的模型。在本体构建原则和构建方法的基础上归纳出一种循环进化法，应用该方法进行飞机设计知识建模，并总结了基于本体建模的优点。

摘要： 针对目前坦克装甲车辆总体设计中存在的问题,提出了面向坦克装甲车辆创新与快速设计的知识建模方法。在该方法中,首先规划了基于知识的坦克装甲车辆设计流程,然后根据设计流程将坦克装甲车辆设计知识划分为创新设计知识、选型/可重用设计知识、典型问题及其优化求解过程知识。利用本体、基于实例推理、功构映射和模板方法对3种设计知识进行组织建模。基于该建模方法开发了坦克装甲车辆创新与快速设计平台软件,并规划了其与企业已有信息平台之间的业务流程及集成模式。最后,采用该软件对某车辆进行了设计。

摘要： 临床路径是针对某一疾病建立起的一套标准化的治疗模式与治疗程序,能提高医疗质量并降低住院时间与费用.目前国内临床路径的实施方式各不相同,有的使用纸质临床路径表单,有的在电子病历系统中开发集成电子临床路径功能.针对临床路径当前存在的电子化程度不高、系统存储和实施方式各异、知识无法共享等问题,在深入了解医院临床路径运行流程和环境的基础上,抽取临床路径领域的概念和规则等知识,采用规范化的知识表达方式一一本体,以免疫性血小板减少性紫癜临床路径为例,对其进行了表达和建模,使得临床路径的知识规范化和共享变得可能.

摘要： 临床路径是针对某一疾病建立起的一套标准化的治疗模式与治疗程序,能提高医疗质量并降低住院时间与费用.目前国内临床路径的实施方式各不相同,有的使用纸质临床路径表单,有的在电子病历系统中开发集成电子临床路径功能.针对临床路径当前存在的电子化程度不高、系统存储和实施方式各异、知识无法共享等问题,在深入了解医院临床路径运行流程和环境的基础上,抽取临床路径领域的概念和规则等知识,采用规范化的知识表达方式——本体,以免疫性血小板减少性紫癜临床路径为例,对其进行了表达和建模,使得临床路径的知识规范化和共享变得可能.

摘要： 为进一步使海上搜救模拟系统达到更好的模拟搜救效果，该系统采用了多智能体建模的手段，在模拟系统的开发中引入了知识建模和规则库的概念，探索其基于知识的智能模拟理论方法，从而建立海上搜救系统的知识模型;同时在模拟系统中还进行了通信系统模型的研究，引入了socket通信技术，对语音传输等的相关内容也都进行了深入研究，使得该系统从整体上语音结合，效果逼真，为真实世界的海上搜救提供了宝贵的数据。

摘要： 设计并实现一个基于领域知识的个性化旅游智能语义检索系统，给出系统的总体框架和具体功能实现。采用领域本体技术实现对旅游领域知识的建模，构建领域知识库，并将查询扩展和语义推理技术应用于基于本体的信息搜索过程中。根据用户的浏览行为和个人偏好，建立用户兴趣模型，可实现个性化的信息搜索。研究结果表明:基于领域本体知识库的语义层面的旅游信息搜索具有比传统搜索引擎更好的语义推理查询能力。

摘要： 设计并实现一个基于领域知识的个性化旅游智能语义检索系统，给出系统的总体框架和具体功能实现。采用领域本体技术实现对旅游领域知识的建模，构建领域知识库，并将查询扩展和语义推理技术应用于基于本体的信息搜索过程中。根据用户的浏览行为和个人偏好，建立用户兴趣模型，可实现个性化的信息搜索。研究结果表明:基于领域本体知识库的语义层面的旅游信息搜索具有比传统搜索引擎更好的语义推理查询能力。

摘要： 设计并实现一个基于领域知识的个性化旅游智能语义检索系统，给出系统的总体框架和具体功能实现。采用领域本体技术实现对旅游领域知识的建模，构建领域知识库，并将查询扩展和语义推理技术应用于基于本体的信息搜索过程中。根据用户的浏览行为和个人偏好，建立用户兴趣模型，可实现个性化的信息搜索。研究结果表明:基于领域本体知识库的语义层面的旅游信息搜索具有比传统搜索引擎更好的语义推理查询能力。

摘要： 本发明公开了一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法，首先从给定领域中提取出知识术语集并进行少量主题标注，然后通过向量化表示已标注知识术语的语义属性与拓扑特征构建训练样本集，并对二元分类器进行训练，从而得到主题特征分类模型，通过主题特征分类模型实现知识主题抽取。本发明可以实现从百科知识类网站高效且全面的抽取特定领域的知识主题。

摘要： 本发明公开一种基于知识图谱的花卉病虫害的本体建模方法。该本体建模方法通过研究领域相关文献，构建了能够满足基本花卉病虫害防治要求的本体模型，相比其他目前已有的本体，额外考虑到了环境对花卉病虫害防治的影响，环境因素对于花卉病虫害的防治上不仅着重于治疗，更注重于防范，及时防范病虫害能够进一步减小花卉的损害。采用RDF图存储本体结构，根据自定义RDF2PG映射方法，将抽取出的三元组不经过其他存储方式，直接按照本体模型的结构存储进Neo4j数据库中，规范了所管理的知识，提高了存储效率及自动构建图谱能力。

摘要： 本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种动态知识掌握建模方法、建模系统、存储介质及处理终端，构建学习过程中影响学习者知识掌握状态及表现的学习资源画像指标和学习者画像指标；从在线学习平台中采集包含相应的学习者行为数据以及数字学习资源特征的数据集；对构建的学习资源画像指标和学习者画像指标进行学习者信息融合量化处理，得到浅层学习特征；利用堆叠自编码器对得到的浅层学习特征进行深度表征及融合，构建深度学习者特征；构建基于记忆与遗忘因素结合的动态知识掌握模型。本发明有利于提高学习者表现的预测精度，也为动态知识掌握建模领域发展提供了新的思路，助力该领域发展。

摘要： 本发明公开了一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法，首先从给定领域中提取出知识术语集并进行少量主题标注，然后通过向量化表示已标注知识术语的语义属性与拓扑特征构建训练样本集，并对二元分类器进行训练，从而得到主题特征分类模型，通过主题特征分类模型实现知识主题抽取。本发明可以实现从百科知识类网站高效且全面的抽取特定领域的知识主题。

摘要： 本发明公开了一种基于知识本体的知识体系的建模方法，该建模方法包括如下步骤：知识获取模块按照每一个技术领域的特点通过向用户提供知识模板的方式获取该技术领域的知识并将其发送至知识分类模块；知识分类模块对各技术领域的知识进行统一分类并将分类后的知识发送至知识表示模块；知识表示模块将每一类知识表示为计算机能够识别的形式并将其发送至知识封装模块；知识封装模块基于知识本体采用统一的封装规范对所有技术领域的各类知识进行统一封装得到知识基元和知识构件并将其发送至知识文件生成模块；知识文件生成模块将知识基元和知识构件按照owl规范生成多模式推理机能够识别的知识文件。

摘要： 本发明公开了一种知识点自动标注建模方法及系统，其中，标注方法包括统一处理步骤、本体试题获取步骤、输入样本获取步骤、模型训练步骤和模型获得步骤。本发明对统一预训练语言模型UniLM进行训练得到知识点自动标注模型，该模型在提取丰富的数学试题文本语义信息的前提下，能够考虑到标签之间的关联关系，高效的完成小学几何试题知识点的预测，提高了知识点自动标注的可信度；本发明提出基于匹配模板的实体识别和本体替换方法，以缓解小学几何试题文本在模型训练中的数据稀疏问题；本发明对于试题中包含的所有的知识点标签进行了全排列处理，以避免知识点标签生成顺序的不一致造成训练过程中的错误反馈。

摘要： 本发明公开了一种以关系为核心的层次化知识建模结构及知识图谱构建方法，涉及知识建模技术领域。本发明的基本理念是将关系作为第一类实体，以关系为核心对知识进行表示，不同的实体元素通过关系相关联。通过关系建模知识、组织和管理知识图谱，以支持对二元关系、多元关系以及高阶关系复杂关系的统一标识和有效建模。本发明采用层次式的知识图谱可以对知识进行有效的归纳和分类，有利于知识的组织；高层次知识图谱可以复用，降低了知识图谱构建的成本，而低层次的知识则可以因应不同领域的独特性，有助于建模富有特色的领域知识。

摘要： 本发明属于知识挖掘技术领域，具体涉及一种基于跨模型、跨语言知识建模的知识挖掘方法。本发明挖掘方法实施过程中，对多语言新闻知识进行挖掘，其所构建的不同知识模型之间具有一定的隔离性，同时具有一定的关联性，针对不同的源语言素材和知识模型，采用监督知识抽取方法和非监督知识抽取方法相结合的方式进行知识抽取，并将知识抽取过程获取到的知识和知识模型进行映射，在跨语言知识融合层面上，基于开源百科库、开源知识库实现跨语言知识库建设，基于跨语言链接进行知识融合对齐。最终，完成跨模型、跨语言知识建模及知识挖掘，获得所需的跨语言新闻知识库。

摘要： 本发明公开了一种自适应学习系统中领域知识建模及知识水平估测方法，具体涉及自适应学习领域。其解决了现有教育领域班级化教育服务难以满足个性化教育需求的问题。具体包括基于知识图谱的领域知识建模和基于深度学习技术的知识水平估测两方面的内容。基于知识图谱的领域知识建模包括确定学科知识图谱框架；收集数字教学资源，并分析数字教学资源的文本的结构特点和语言特点，构建用于学科知识图谱抽取的教育语料库：教育语料库包括分词和词性标注、句法分析、命名实体、实体关系四个语料；学科知识图谱构建。基于深度学习技术的知识水平估测包括领域数据预处理与向量化，采用CNN对领域特征进行自动提取，特征向量降维，基于LSTM模型的深度知识追踪。

摘要： 本发明公开了一种分层网状知识模型建模方法，包括：确定要建模的知识领域；对所述知识领域建立知识模型；检验所述知识模型是否符合逻辑。本发明还公开了一种利用上述知识模型建立知识仓库系统的方法，包括：建立知识数据库群，用于存储知识概念及其实例；建立非知识数据库，用于记录每个实例在知识数据库群中的存储位置；建立知识版本数据库，用于对知识仓库中的不同知识版本进行管理。本发明使用分层网状知识建模方法使数据建模更加容易，同时为知识模型提供最大程度上的可扩展性，对系统中涉及的所有知识采用分布存储、多机自动互备的策略进行组织，形成真正意义上的数据仓库，提升整个系统的健壮性、容错性和可恢复性。