知识推理

摘要： 知识图谱以三元组形式存储了大量的事实、知识,但同时也存在着事实缺失的问题,因此需要在图谱的已知事实基础上推理预测新的事实即知识推理。传统的知识推理算法只简单利用了知识图谱的结构信息,对知识图谱的信息挖掘不够充分。本文提出了一个融合语义和结构信息的知识推理算法,该算法在利用知识图谱的结构信息的同时,也利用了大规模文本数据中的上下文信息,能够更加准确地表示实体、关系等知识图谱的基本元素。同时针对知识推理模型训练过程中三元组负采样存在的低质量和假阴性问题,我们引入了生成对抗网络来解决这个问题。实验表明,本算法可以实现良好的知识推理效果。

摘要： 随着太空和网络空间军事化趋势加剧,我国太空战略面临着日益严峻的挑战。为保障太空网络安全,目前迫切需要形成对卫星网络空间的态势理解能力。本文首先提出了太空网络态势理解需要回答的关键性问题,基于卫星网络态势理解本体和卫星网络态势理解知识图谱,构建推理规则,提出基于知识的卫星网络空间态势理解分析方法,通过对卫星网络空间态势理解知识库进行推理,实现对卫星网络安全多源情报自动关联分析。最后,通过案例评估验证了所提方法的正确性和有效性,为我国天基资产保护辅助决策提供支撑。

摘要： 内容分发网络(content delivery network,CDN)是互联网上的重要基础设施,目前识别CDN域名的方法主要利用域名字符特征、HTTP关键字和DNS记录等,识别范围有限。针对大规模识别CDN域名的问题,提出了基于域名系统知识图谱的CDN域名识别技术。根据域名系统的特征进行本体建模、数据获取、知识图谱构建,通过分析域名系统相关数据获取CDN服务特征。将CDN域名作为知识图谱域名节点的属性,定义推理规则,通过知识图谱内包含的实体、关系和属性进行关联分析,识别CDN域名。基于该方法对Alexa排名前100万域名及其部分子域名进行建模识别,构建了超百万节点和关系的域名系统知识图谱。实验结果表明,该方法在不通过手工识别构建样本集的情况下可以达到88%的分类精度和86%的F1指数。

摘要： 知识图谱具有良好的知识表达能力和解释性,是人工智能领域的一个重要分支,将其应用于电力设备健康管理,可有效整合设备全生命周期的数据,形成以知识为导向的新型运维管理模式。首先,文中系统地梳理了开放领域知识图谱构建方法,针对其中的关键技术和难点问题进行了详细阐述,并结合电力设备健康管理知识图谱的特点,论述了知识图谱的构建过程;然后,结合现有工作,明确了知识图谱在电力设备健康管理中的应用场景,并分析了当前健康管理领域对知识图谱技术的需求;最后,对未来知识图谱在能源电力设备健康管理中的应用前景做了展望。

摘要： 知识图谱可以有效地组织和表示知识,被应用于很多高级应用中,比如智能医疗。然而,无论是人工还是自动化构建的医学知识图谱通常是不完整的,这严重限制了它们的使用性能。医学知识推理可以补全医学知识图谱,并可辅助医生进行医学诊断。首先给出了医学知识推理的基本概念和定义,然后对构建医学知识图谱的关键技术和基于医学知识推理的辅助诊断进行了总结与归纳,并重点回顾了医学知识推理研究现状,将其推理方法划分为基于逻辑规则的医学推理、基于表示学习的医学推理以及基于深度学习的医学推理。对于每一类别,分别介绍了代表性算法和最新研究进展。特点是在现有方法的基础上对基于医学知识图谱的推理技术进行了综合的介绍。最后总结了医学知识推理目前面对的一些挑战和重要问题,并展望了其发展前景和研究趋势,希望能促进这一快速发展领域的进一步研究。

摘要： 近年来,随着互联网技术以及引用模式的快速发展,计算机世界的数据规模呈指数型增长,这些数据中蕴含着大量有价值的信息,如何从中筛选出知识并将这些知识进行有效组织和表达引起了广泛关注。知识图谱由此而生,面向知识图谱的知识推理就是知识图谱研究的热点之一,已经在语义搜索、智能问答等领域取得了重大成就。然而,由于样本数据存在各种缺陷,例如样本数据缺少头尾实体、查询路径过长、样本数据错误等,因此面对上述特点的零样本、单样本、少样本和多样本知识图谱推理更受瞩目。文中将从知识图谱的基本概念和基础知识出发,介绍近年来知识图谱推理方法的最新研究进展。具体而言,根据样本数据量大小的不同,将知识图谱推理方法分为多样本推理、少样本推理和零与单样本推理。模型使用超过5个实例数进行推理的为多样本推理,模型使用2~5实例数进行推理的为少样本推理,模型使用零个或者一个实例数进行推理的为零与单样本推理。根据方法的不同,将多样本知识图谱推理细分为基于规则的推理、基于分布式的推理、基于神经网络的推理以及基于其他的推理,将少样本知识图谱推理细分为基于元学习的推理与基于相邻实体信息的推理,具体分析总结这些方法。此外,进一步讲述了知识图谱推理的典型应用,并探讨了知识图谱推理现存的问题、未来的研究方向和前景。

摘要： 人工方法构建水工程联合调度计算方案工作效率低且容易产生人为错误,为更好地生成水工程联合调度计算方案,研究和探索如何应用知识图谱技术实现计算方案的自动生成。研究领域知识图谱概念和物理2种模型的构建,以及知识图谱存储、检索和推理方法,并以淠河流域为例应用专题知识图谱的检索、推理方法,将检索和推理结果存储为规定的数据内容和格式,即所需的水工程联合调度计算方案。研究表明:专题知识图谱是构建水工程联合调度计算方案的信息载体,专题知识图谱的检索、推理是水工程联合调度计算方案自动生成的主要方法。相对于传统人工方法,基于知识图谱技术生成大规模的水工程联合调度计算方案更加准确和高效。

摘要： 基于深度强化学习(Reinforcement Learning,RL)的知识推理旨在推理缺失事实并补全知识图谱,RL智能体在知识图谱上搜索路径,并基于路径进行事实预测和链接预测.由于具有良好的性能和可解释性,基于深度RL的知识推理方法近几年迅速成为研究热点.然而,对于特定实体来说,动作空间中存在大量的无效动作,RL智能体常常会因选择无效动作而终止游走,所以路径挖掘的成功率很低.为了解决无效动作的问题,本文提出一种基于深度迁移强化学习的知识推理方法—TransPath,在目标任务之外增加了单步游走选择有效动作的源任务.首先在源任务上训练单步游走,帮助RL智能体学会选择有效动作,然后迁移到目标推理任务上进行路径搜索训练,提高路径挖掘的成功率.在数据集FB15K-237和NELL-995上的对比实验结果表明,本文方法不仅大幅提升了路径搜索的成功率,而且在大多数推理任务中性能优于同类方法.

摘要： 结合数字孪生和知识图谱技术,对自动色环机设计知识图谱进行研究。首先,进行了基于数字孪生的虚拟设计与本体建模;其次,建立了基于数字孪生和知识图谱的自动色环机设计框架,包含初本体建模、知识抽取、知识融合与知识推理;最后,结合强化算法和蚁群算法,建立了知识推理算法框架模型,将蚁群算法中的信息素作为策略网络进行实体间的路径选择,并对蚁群算法中的信息素更新进行了改进与比较,最终训练得到了预期结果。

摘要： 目前航空装备制造企业在设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用情况,通过文献调研分析航空制造知识图谱架构、定义及特点。阐明知识图谱领域构建过程中的核心技术并进行研究综述,对比航空制造知识图谱与通用知识图谱构建技术上的异同,并提出了三个切合实际的航空制造知识图谱应用方向及其解决方案。最后对未来航空制造知识图谱的挑战进行了分析及展望,为后续该领域的研究提供一些思路。

摘要： 为完成产品形态设计中形态要素的配置问题,分析了产品形态设计中形态原型的应用,提出了基于知识推理的产品形态原型配置方法.利用PLM理论中信息驱动设计的方法对产品形态进行分解和描述,提出构建产品形态原型配置的领域本体模型,实现基于形态元的产品形态框架构建和形态要素配置,并通过沙滩车覆盖件设计实例验证了该方法的有效性.

摘要： 介绍了利用本体的知识,对突发事件案例本体模型构建其过程.同时,在突发事件案例本体库的基础上,用户自定义规则,利用Pellet专用推理机和Jena2通用推理机的混合式推理机制,进行知识推理,生成一系列的虚拟案例.这种混合式推理机制能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足,比单一的推理机更有效地发掘出本体中包含的隐藏信息.

摘要： 本文将人工智能领域热点研究方向之一的知识推理(CBR)技术引入梯级水电站群优化调度,研究梯级水电站群短期联合调度与知识推理的有机结合.通过与以往发电调度的成功经验进行类比推理来解决当前发电调度问题,实现梯级水电站短期联合调度决策的智能化.已知梯级各电站短期(日)水位控制计划，考虑系统潮流分布、水量平衡、防洪、电站出力、综合利用、水库水位等约束以及预报径流、检修计划等，如何在各个时段分配发电水量是梯级水电站群短期调度需要解决的难题，对于已有运行经验的电站，有大量短期调度案例可供寻访，可将CBR技术运用到梯级水电站群短期调度方案编制中，以提高短期调度运行方案的合理性，实用性及可操作性。

摘要： 为了解决线缆产品设计存在不规范和效率低等问题,在分析了线缆产品结构和工艺设计特点的基础上,利用信息化技术,研究开发了基于知识推理的线缆产品设计系统.系统能够管理线缆专家的设计知识和经验,定义复杂的推理规则,根据设计人员对产品的各项性能指标的描述,自动生成相应的产品结构文件和工艺过程文件,可以显著提高线缆产品设计水平和效率.系统在多家线缆制造企业得到了应用,取得了满意的效果,为企业的产品开发向数字化和智能化方向发展提供了强有力的工具.

摘要： 当前人类对空间的探索越来越多地向深空和星际发展，这对航天器的可靠性、长寿命和自主性提出了新的、更高的要求。本文面向深空探测这类型号任务，研究基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法，并针对空间应用中航天器硬件处理能力和存储容量受限的特点，重点阐述了相适用的三项关键技术。采用c语言在基于TSC695处理嚣的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法，实验的结果表明该方法有效。

摘要： Petri网用于知识推理方面和其他方法相比，其优点在于使得知识可以结构化表示，并且Petri网还具有系统的分析方法支持模糊推理。介绍了加权模糊Petri网推理的基本概念，给出一个消除循环推理路径的算法，并在此基础上提出一个在可能存在循环推理路径下的推理算法。

摘要： 航天任务规划是一个复杂的知识处理过程,研究其自动化和智能化问题具有相当的难度和挑战性.本文首先简要介绍了人工智能的基本理论;然后提出并阐述了基于规则的智能任务规划方法,给出了该方法的基本模型;接着研究了规则库的构建,阐述了规则的分类方法和表达方法,给出了规则库的结构;最后探讨了推理机的设计,给出了事件产生、冲突解决和计划输出三大推理机的基本逻辑.本文的研究成果为航天任务规划的自动化和智能化开辟了一条比较现实而可行的道路.

摘要： 航天任务规划是一个复杂的知识处理过程,研究其自动化和智能化问题具有相当的难度和挑战性.本文首先简要介绍了人工智能的基本理论;然后提出并阐述了基于规则的智能任务规划方法,给出了该方法的基本模型;接着研究了规则库的构建,阐述了规则的分类方法和表达方法,给出了规则库的结构;最后探讨了推理机的设计,给出了事件产生、冲突解决和计划输出三大推理机的基本逻辑.本文的研究成果为航天任务规划的自动化和智能化开辟了一条比较现实而可行的道路.

摘要： 航天任务规划是一个复杂的知识处理过程,研究其自动化和智能化问题具有相当的难度和挑战性.本文首先简要介绍了人工智能的基本理论;然后提出并阐述了基于规则的智能任务规划方法,给出了该方法的基本模型;接着研究了规则库的构建,阐述了规则的分类方法和表达方法,给出了规则库的结构;最后探讨了推理机的设计,给出了事件产生、冲突解决和计划输出三大推理机的基本逻辑.本文的研究成果为航天任务规划的自动化和智能化开辟了一条比较现实而可行的道路.

摘要： 航天任务规划是一个复杂的知识处理过程,研究其自动化和智能化问题具有相当的难度和挑战性.本文首先简要介绍了人工智能的基本理论;然后提出并阐述了基于规则的智能任务规划方法,给出了该方法的基本模型;接着研究了规则库的构建,阐述了规则的分类方法和表达方法,给出了规则库的结构;最后探讨了推理机的设计,给出了事件产生、冲突解决和计划输出三大推理机的基本逻辑.本文的研究成果为航天任务规划的自动化和智能化开辟了一条比较现实而可行的道路.

摘要： 本发明公开了一种基于混合推理的自然环境效应知识推理方法，借助这个方法能够对结构化的显性知识(如本体模型)进行隐性知识挖掘，使自然环境效应与可靠性设计分析形成动态联系，使得自然环境效应相关知识能够在实际的可靠性设计分析工作中得到应用。步骤如下：1构建自然环境效应知识的案例推理。包括，基于特征向量的案例库构建以及基于属性相似性测度的案例推理方法。2构建自然环境效应知识的规则推理。3设计自然环境效应知识的混合推理规则。

摘要： 本发明公开了一种基于医疗知识图谱知识推理的疾病诊断方法、装置及设备，方法包括：获取用户

摘要： 本发明提供了基于元知识的知识图谱的知识推理方法、系统以及介质，训练难度也不会随着知识图谱规模的增长而显著增长，推理准确性更有优势，包括以下步骤：步骤1数据集构建：建立由知识图谱三元组：头实体、关系、尾实体组成的数据集；步骤2数据再处理：将数据集中的实体的初始化嵌入向量分别通过数据再处理模型进行再学习，获取实体本身的语义，得到最终的实体的嵌入向量；步骤3模型训练：构建知识推理模型，将经数据再处理的数据集中的三元组输入知识推理模型进模型训练，得到训练好的知识推理模型；步骤4知识推理：通过训练好的知识推理模型，对知识图谱三元组中的备选尾实体进行评分，选取评分最高的尾实体作为知识推理模型的推理结果。

摘要： 本发明公开了一种基于混合推理的自然环境效应知识推理方法，借助这个方法能够对结构化的显性知识(如本体模型)进行隐性知识挖掘，使自然环境效应与可靠性设计分析形成动态联系，使得自然环境效应相关知识能够在实际的可靠性设计分析工作中得到应用。步骤如下：1构建自然环境效应知识的案例推理。包括，基于特征向量的案例库构建以及基于属性相似性测度的案例推理方法。2构建自然环境效应知识的规则推理。3设计自然环境效应知识的混合推理规则。

摘要： 一种基于本体推理的中文知识推理方法，该推理方法包括以下步骤：输入文本；文本分词处理；分词词库匹配；词库本体模型映射；本体模型映射到推理规则引擎；启动推理得出信息；信息结论。本发明的有益效果为：除了将本体推理运用到本体模型中，完善本体框架，主要的作用在于给用户提供验证信息的正确性，和通过本体的规则获取知识和隐含的信息；构建本体时自定义设置推理规则，构建本体规则库，不必由本体中限制条件产生推理规则结果有限的制约；基于现有的本体模型和构成的本体词库，将文本在词库匹配的词映射到本体模型中，通过本体中推理规则映射到推理规则引擎，来获得本体隐形的知识或者判断知识的正确性。

摘要： 本发明实施例公开了一种知识图谱的知识推理方法，包括：获取初始知识图谱，并根据初始知识图谱生成备选规则；对备选规则进行判别，确定置信度大于设定阈值的合格规则；根据合格规则对初始知识图谱进行推理补全，获取新的节点及对应关系，并添加至图谱知识集中。本发明实施例提供的知识图谱的知识推理方法，通过将规则推理方法与图神经网络推理方法进行结合，从而形成基于生成对抗模型的混合推理框架设计混合推理框架实现混合推理，并利用基于层次结构的链接预测方法对节点和关系进行预测，结合了不同推理方法的优点，既提高了知识推理的泛化能力与计算效率，也保证了推理结果的准确性与可解释性。

摘要： 本发明公开了一种基于工业机械故障诊断知识图谱的知识推理方法，包括：采集并清洗某工业机械的故障工况数据；创建结构化的故障知识三元组；根据结构化的故障知识三元组创建故障实体与故障关系的词嵌入表示以及异构工业机械故障诊断知识图谱；将工业机械故障诊断知识图谱通过Neo4j图数据库进行可视化展示；构建知识图谱异构图注意力网络模型；训练模型以获取工业机械故障诊断知识图谱中实体的嵌入表示；完成故障知识实体分类任务和故障知识链接预测任务，以此实现工业机械故障诊断知识图谱的知识推理。本发明采用知识图谱异构图注意力网络模型训练故障知识数据，可大大提高故障知识实体分类和故障知识链接预测的准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于钢材知识图谱的钢材潜在知识推理方法及系统，属于知识图谱与钢铁材料领域。方法包括：抽取现有钢材数据中的结构化钢材知识三元组数据集；构建钢材知识图谱并存储；利用钢材知识图谱中的钢材知识三元组训练知识表示模型；基于钢材知识图谱和训练好的知识表示模型来训练基于潜在关系的推理模型；利用训练好的推理模型进行潜在知识推理。本发明方法利用知识图谱整合钢材领域知识并对其进行形式化的描述，之后在知识表示模型的基础上，能够以端到端的学习方式学习钢材知识图谱中的实体关系的嵌入表示，从而进一步对已知的钢材之间关系进行建模，解决了难以挖掘钢材牌号潜在知识的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于知识图谱的知识推理和故障诊断方法，包括获取故障记录信息和数据知识，去除冗余和重复信息，进行数据清洗，获取关系路径以及实体关系三元组，构建案例资源知识图谱；将关系路径信息嵌入卷积编码器中，获取路径特征向量，然后输入BiLSTM网络中，得到关系路径表示向量，再输入ATT模型中，经过多步推理补全关系路径；提取故障属性特征信息；计算各属性的权重值，并通过神经网络计算当前案例与历史案例的总体相似度，完成CBRDA‑KG决策模型的构建；获取实际故障案例信息，并载入CBRDA‑KG决策模型中，得出故障诊断结果。与现有技术相比，本发明有效降低了检测成本和检测时间，准确率及完整性也大大增强，也可以提高诊断效率和结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种电子元器件知识推理与知识图谱构建方法、系统及介质，其中方法包括：构建本体库；获取电子元器件数据，根据本体库对电子元器件数据进行预处理，并获取电子元器件三元组数据；构建关系抽取模型和实体识别模型，采用电子元器件三元组数据训练关系抽取模型和实体识别模型；获取待处理数据，对待处理数据进行关系抽取和实体识别，获得数据列表List3、List2；根据数据列表List3、List2获取三元组列表Triplets；将实体表Entities和三元组列表Triplets进行实体对齐，将对齐后的数据存储入图数据库中，实现知识图谱的构建。本发明通过对电子元器件的替代关系以及元器件缺失值进行推理，获得电子元器件知识图谱及其替代体系，可广泛应用于电子元器件领域。