扩展的G-KRA抽象模型

将广义知识重构与抽象模型框架下的初步感知过程扩展为多重感知过程, 根据物理世界W中对象所属域的不同生成多重域抽象模型, 并讨论了两种情况下域抽象模型Wi和Wj间的域关系： W的多重域模型W_i和W_j中的构成对象交集为空（即W_i和W_j中不存在有跨域行为的实体）; W的多重域模型W_i和W_j中的对象实体存在跨域行为. 扩展后的框架R丰富了物理世界W的模型表示, 使对象感知由平面感知变为立体感知, 应用多种领域知识生成相互关联的不同域模型, 增强了模型的推理能力.     

广 义 KRA 抽 象 模 型

针对KRA抽象模型的表示框架进行扩展, 将感知过 程分解为初步感知过程和抽象感知过程两部分: 初步感知过程将该模型提供的一个框架R表示世界W在初步感知系统P的作用下映射为P(W), 该过程不改变W中具体对象的实体属性; 抽象感知过程将P(W)在感知系统P^*的作用下映射为P^*(W), P^*(W)中的对象称为抽象对象, 抽象对象的类型根据感知者预先定义的抽象对象库O_a的不同而不同. 这种建模过程的细化可生成W的不同抽象模型, 使推理得到简化.     

智能实验室物理实体的形式化方法

通过引入Petri网对可表示静态物理世界W的知识重构与抽象模型进行扩展, 以增强其描述物理实体动态行为的能力. 将改进后的模型运用于智能实验室, 结果表明, 其能满足智能实验室物理实体形式化的要求.     

普适环境下自适应行为实体的研究与实现

针对在普适环境中系统实施自适应行为的问题,提出从实体粒度上去建模感知、推理以及作用能力的方法.该方法通过抽象封装物理和信息实体,构造行为实体,能够自主感知和融合行为上下文,建模多种用户行为(包括顺序、并发行为),同时建模行为与环境间的制约关系,通过运用Pe-tri网建模用户行为的变迁过程,计算当前行为实体的可中断度,来验证当前环境能否支持行为实体的发生,进而指导服务的自适应实施.将该方法应用于老年人用药辅助场景,设计及实现原型系统,并应用于真实智能家居环境下进行部署与测试.用户体验结果显示,系统能够提供自然的人机交互,保障用药安全,提高老年患者的合理用药水平.     

基于空间逻辑的仿真实体三维模型重构

根据作战仿真可视化的需求,为提高仿真实体三维模型存储、复用和使用效率,分析了作战仿真实体模型数据管理的优缺点,采用空间逻辑描述和空间逻辑变换,提出了一种新的实体三维模型数据结构和存储方法,设计了三维实体模型快速重构的几何层次与数据结构体系,建立了实体三维模型全局层、集合层、单元层、表面层、顶点层和空间逻辑层,并给出了模型重构的算法。结合某型坦克三维实体模型的重构应用实例,实现了实体各部件的空间逻辑标准化,为作战单元实体仿真三维模型重构提供了一种可行的技术途径。     

融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示，并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息，却常常忽略了属性信息.针对上述问题，提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法：融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先，基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息；然后，利用带高速门的图卷积网络获取属性信息；最后，融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明，该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力，在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%，对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.     

基于BoBGSAL-Net的文档级实体关系抽取方法

文档级实体关系抽取的主要任务是提取文档中实体之间的关系.相较于句内实体关系提取,文档级实体关系抽取需要对文档中多个句子进行推理.为了解决文档中不同实体之间的复杂信息交互问题,提出一个混合提及级图MMLG (Mixed Mention-Level Graph)策略,用于拟合文档中不同实体之间的复杂信息交互,提高模型对于文档级实体关系的感知能力.此外,为了应对实体关系中存在的关系重叠问题,构建了实体关系图ERG (Entity Relation Graph)模块,该模块融合了路径推理机制,主要针对实体间的多个关系路径进行推理学习,更准确地识别提及级节点实体及关系.通过将MMLG策略与ERG模块聚合到实体关系抽取模型中,构建BoBGSAL-Net (Based on Bipartite Graph Structure Aggregate Logic Network)模型,并在公开数据集DocRED和作者实验室构建的数据集AlSiaRED上开展实验,结果证明BoBGSAL-Net在文档级实体关系抽取任务中性能得到提升,其中BoBGSAL-Net+BERT模型在AlSiaRED数据集上的关系抽取...     

土地利用空间数据库的设计与实现--以福清市县域土地利用现状数据库系统为例

以福清市县域土地利用现状数据库系统为例 ,通过空间数据源调查和分析 ,建立土地空间数据的概念模型 (实体关系模型 ) ,并在此基础上定义空间数据库的逻辑和物理结构 ,建立县域中尺度土地利用数据库 ,为土地利用与管理的时空分析和综合决策提供一个基础数据库     

ITS系统中基于关系模型的知识表示

在计算机智能导师系统(ITS)中,知识表示是一个关键问题。它是计算机智能教学的基础,其结构决定了智能推理过程的有效性。同时教学系统还必需具有大量多媒体数据的管理能力,学科知识库与教学材料库结合也是一个重要问题。本文使用关系模型讨论建立学科知识库的方法。首先把学科知识分解为知识点,用关系模型来组织知识点,形成知识点属性库和链接库。知识点属性库描述知识点的特性和与多媒体教学材料库的连接关系;知识点链接库反映知识点间的关系,便于推理。为了形成系统的教学过程,还必需建立教学策略库,以规定教学策略模板和规则。本文使用机械制图课程中的圆锥体一节作为例子,展开讨论。     

基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

为了推理移动用户在智能空间的活动，提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算．首先按照上下文的定义，采用元组方法表示移动用户和智能空间，然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化，最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系，从而实现活动计算．该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程，还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据，却不需要用户直接参与数据的标记．将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具（ESM）的动作状态数进行比较，结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25％．     

表示学习知识图谱的实体对齐算法

与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量空间下,通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示,这种表示形式蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征;其次,将人工标注的实体对作为先验知识,学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法SiGMa相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.     

感知和判断中的基准变换及其性质坐标分析法

感知识别和概念判断分别是直感（形象）思维和逻辑（抽象）思维的基础，其基准可随外部条件和思维者认知结构而变的现象，是识别、判断和推理等产生各种不确定性和矛盾性的根源，感知与判断的描述，需要一种既能容纳对象属性和人类基准的表示系统，又能刻划它们之间的关系及其变化规律的分析方法．根据神经生理实验和心理学理论，将感觉和知觉分别定义为神经元（或集团）对事物简单属性和整合（整体和综合）属性的识别映射；给出了思维科学的两个基本命题：（１）事物性质元间基于整合的生成结构能在感知记忆集中得到保持的充要条件是感知觉是一个同态映射；（２）事物性质无间的推理关系能在感知记忆范畴中得到保持的充要条件是感知觉是一个范畴函子．事物性质元间的生成与推理结构有一个同构的表示模型──性质单纯形Ｋ的重心剖分复形Ｋ￣（ｍ）（Ｘ），简称性质坐标系，框架和网络可作为子复形嵌入其中，对象属性和心理基准，以及它们之间关系的变化规律可在性质坐标系Ｋ￣（ｍ）（ｘ）中得到表示，人类感知识别、概念判断以及基干它们的推理和决策等都可在其中得以统一刻划．     

面向物联网的异构实体间关系服务模型

物联网中的实体大多以异构形式存在,解决异构问题是推进物联网发展的重要因素.为此,在分析了实体及实体上载到网络中信息的特点后,基于Agent提出一种异构实体关系服务模型.该模型具有实体信息数据处理和构建实体服务逻辑两种功能,利用提出的全新的实体物间动态关系计算公式将异构数据转化为物间关系紧密度（值）,并依此生成了Agent服务序列,结合二分图理论实现物联网环境下的Agent服务逻辑;屏蔽了原本因实体和其信息的异构而使得其无法正常交互通信的缺点,实体通过模型中与之对应的Agent进行交互,并在已构建的服务逻辑下支配Agent;最后对该模型进行了仿真实验,结果表明其可满足物联网环境中的用户服务需求,在数据更新和服务准确率及冲突的处理上要优于传统的本体语义技术对异构问题的处理结果.     

Trans_isA:一种基于实体属性和语义层次的表示学习方法

传统的表示学习方法将三元组按照独立的个体进行表示,使得实体和关系的表示向量缺乏语义层次信息.同一关系(如is_A关系)链接的两个实体,其自身属性以及语义范畴都可能是不相同的,因此在对is_A关系三元组进行表示学习时,要将头实体和尾实体区分开,以不同的方法进行编码.为此,首先将is_A关系下的实体编码为一个球体,球体间相...     

基于行动逻辑的智能主体行为表征研究

在人工智能领域,行为是指智能主体通过感知信息控制执行过程的算法。智能主体典型的行为模型就是BDI(信念、愿望和意图)逻辑框架。BDI主体结构在一些最为重要的多主体系统中得到了广泛应用。动态认知行动逻辑也可以对智能主体的行为进行表征。将BDI逻辑与动态认知行动逻辑融合起来,发展出能够更为有效地对主体不确定性行为进行表示和推理的逻辑是完全可能的。这些研究有助于智能主体不确定性行为的表示和推理,并为分布式人工智能提供形式支持。     

铝电解数字孪生体构建及应用研究

智能制造与传统铝电解技术的深度融合,引领着铝电解行业可持续发展,但是当前铝电解实体装备与数据模型缺乏有效映射,阻碍了铝电解行业智慧转型的步伐。因此,本文将数字孪生技术与铝电解生产技术有机结合,开展铝电解数字孪生体整体架构设计、关键技术研发及应用研究,构建物理实体、虚拟模型、孪生数据、智能决策服务及虚拟-现实交互连接五维模型。铝电解物理实体划分为电解厂、电解车间及电解设备三个层级,通过三维场景数字化建模、离线物理场建模及动态仿真数学建模,映射与之对应的虚拟模型。使用交互连接技术进行物理实体与虚拟模型实时同步孪生数据,部署铝电解数字孪生体原型系统,实现铝电解生产环节虚实映射,为铝电解行业数字化、智能化转型提供了先进思路与技术方法。     

制造系统虚拟环境行为建模研究

虚拟制造系统作为物理制造系统在信息域的映射 ,需要对制造系统在各个层面上进行表达 ,行为建模是制造环境建模的重要内容。提出了制造系统虚拟环境行为建模方法 ,采用多 Agent方法描述制造系统虚拟环境 ,将该环境划分为两种基本成分 :Agent和它们之间的关系。以面向对象Petri网的状态变迁机制作为 Agent的行为推理模式 ,以实体的几何状态、物理状态及运动状态等属性变迁的计算作为Agent行为计算方法 ,以 Agent间相互消息传递关系来描述系统行为逻辑 ,以机器人、机床、缓冲器组成的小系统为例 ,给出了行为推理、行为计算、消息处理的算法。最后 ,采用虚拟现实工具 WTK进行了具体实现     

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.      

GIS面目标间拓扑关系的粗糙表达模型

在分析传统9交模型和特例4交模型的基础上,利用粗糙集理论的下近似RA表示空间实体内部,边界域A-RA表示空间实体的边界,并结合粗糙集中的变精度粗糙集、模糊粗糙集分别建立了基于粗糙集和4交模型的空间面状实体拓扑关系的三种粗糙表达模型。     

M~2Sbot自重构机器人系统的拓扑自动表达

本文基于M2Sbot自重构机器人系统提出了拓扑构型的自动表达方法.根据单元模块本身的机械结构特性,对其进行了拓扑构型的简化,定义了各连接面与空间角度信息;分析了模块间可能的连接与连接方位,以有界深度优先搜索算法实现整体系统逻辑地址的自动定义,空间信息的自动描述以及系统中连接信息的自动表达.该表达方法能够准确描述自重构系统的连接信息与空间位姿,克服了现存的拓扑表达方法在存在回路的构型表达中的无解难题,为系统的重构算法与运动控制算法研究提供了一定的理论基础.