供应链金融风险评估研究综述——基于知识图谱技术

供应链金融作为一种面向供应链上所有成员企业的系统性金融服务,重在解决中小微企业融资难、融资贵问题.但长期以来相关参与主体信息不对称问题导致其风险频发,特别是风险评估技术相对滞后,使得供应链金融难以得到有效推广.因此,供应链金融风险评估成为业界亟需解决和学界广泛研究的热点问题.本文主要从供应链金融风险评估相关文献着手,通过知识图谱技术从152篇中文文献和61篇英文文献中提取知识,并进行可视化分析.一方面探究了供应链金融风险评估的研究现状,发现现有研究存在研究视角片面、研究对象单一、研究数据样本小、研究模型性能和可解释性不足等问题;另一方面展望供应链金融风险评估的研究趋势,主要包括以下问题有待深入探究:如何多渠道采集结构化、半结构化和非结构化数据,并对其进行有效整合,以及实现隐私数据的信息安全共享.如何从互联网经济活动所产生的海量数据中挖掘供应链金融风险关联知识,并从中提取风险特征,以此建立高维度、细粒度的供应链金融风险评估指标体系.如何运用深度学习方法来提升供应链金融风险评估模型的整体性能,并通过解析风险特征的重要性和边际效应来确保模型的可解释性.     

面向装备试验鉴定领域数据治理的知识图谱本体构建

针对装备试验鉴定领域数据复杂性带来的数据治理难题,提出通过构建知识图谱辅助相关试验鉴定机构开展数据治理的技术思路。分析试验鉴定任务与领域数据特点,在斯坦福本体构建流程的基础上,设计了一种具有试验鉴定领域普适性的本体构建方法。基于该方法构建的知识图谱本体模型,具有明确的业务针对性与体系拓展性。最后,通过典型示例验证了该方法构建知识图谱,对试验鉴定领域数据治理工作具有一定的支持能力。     

复杂网络及其在军事领域中的应用研究综述

作为一门综合性的学科理论,复杂网络近年来发展迅速,其在军事领域中的应用也成为当前许多学者的研究热点。论文在对复杂网络与军事领域有关问题的相似性简单论述的基础上,重点回顾了复杂网络理论在军事领域中的研究进展,最后对研究过程中存在的问题和发展趋势进行了总结和展望。     

知识图谱辅助的复杂装备需求感知开发研究

在复杂装备的开发和更新的过程中,因其复杂性,开发人员需要从大量的非结构化文本中寻找有用信息,而传统的开发方式需要很多专业咨询,且仍不能满足复杂装备智能化的新特性,如复杂的场景感知和不断发展的知识管理.为降低开发成本,克服开发过程中的不确定性并降低设计风险,提出了一种识别和整合复杂装备需求相关知识,发现并评估新的设计知识的方法,即将需求分析看作一系列信息处理流程,输入用户、产品等价值密度低的数据,输出研发产品可用的价值密度高的信息.具体来说,基于功能–行为–结构的产品开发模型、需求规格说明常用模板构建需求知识图谱本体;然后从用户反馈中提取包含场景信息的三元组,基于场景编码进行需求分析,得到用户关注的产品特征;接下来引入领域专业知识,对需求感知的产品特征进行产品组件分解,进而生成可以辅助产品开发的可选决策集合;最终对可选方案进行评估.最后进行了新能源汽车的案例研究,证明其知识演化的结果是有效的.     

基于多源域知识迁移学习的小微企业信用评分

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知识进行归纳提取,进而将其纳入目标域模型的构建中,可以充分利用源域知识,提升目标域模型的估计精度.另外,模型无需获取各源域的原始数据,因此很大程度上降低了数据传输中隐私泄露的风险.模拟实验和企业信用评分的实例数据验证了所提方法的可行性及其在变量选择,系数估计和分类预测上的良好效果.该方法能够在隐私限制的背景下有效迁移源域知识以克服信用评分中目标数据集信息量不足,而导致估计效果较差的问题.     

CPN及在军事指挥控制系统建模中的应用

简单介绍了着色 Petri网 (CP-网或 CPN)的发展过程和基本原理 ,重点就 CPN在军事 $C^3I$系统建模仿真中的应用进行了探讨 .     

基于特征差异增强的工程装备知识跨项目多源域迁移学习研究

工程装备智能化是发展智能建造的重要基础,项目知识是工程装备智能化的知识源泉,因此,工程装备知识跨项目的有效共享与利用是实现智能建造的重要环节.为了增强工程装备知识的跨项目利用效率与效果,本文提出了一种基于特征差异增强的多源域迁移学习框架.该框架利用混合深度神经网络提取源项目的通用时空特征表示,基于项目相似度度量筛选可迁移源项目,通过所设计的特征差异增强方法挖掘多源域的域特殊特征表示并进行集成,在避免负迁移的同时实现工程装备知识的跨项目有效转移.本文使用多个隧道工程项目的数据进行了实验,在六个盾构设备姿态预测知识转移任务的两个预测目标上,该框架相较于基线模型的预测准确性平均提升度分别为86.48%、117.01%,并具有良好的稳健性和情景适应性.实验结果表明:本文所设计的新框架可以挖掘多个源域项目的特性知识并整合其共性知识,通过集成多源域迁移学习的知识来提高知识利用率,为大型工程装备知识的跨项目转移提供了有效的方法和工具,有助于提升施工项目的知识管理与智能建造水平.     

基于大数据的血液供应链管理研究综述及展望

血液供应链相关综述论文多聚焦于研究问题、方法、趋势和挑战等方面,缺少从数据应用角度探讨血液供应链管理的综述性研究。利用文献计量方法回顾了116篇学术论文,可视化地展示了基于大数据的血液供应链管理相关研究合作和热点。在此基础上,从大数据视角探讨血液采集管理、血液库存与分配管理以及血液供应链网络设计3个方面的研究热点。最后,提出基于大数据的血液供应链管理PAGE框架阐述未来研究方向。研究成果有助于学界更准确地追踪和聚焦血液供应链管理中大数据的应用研究前沿和主题,为业界利用大数据管理血液供应链提供重要指导方向。     

知识仓库技术在决策支持系统中的建模与应用

结合企业管理的实际,分析了传统决策支持系统的不足,提出了以知识仓库技术为核心的体系化环境,并以销售预测为例阐述了数据概念模型和逻辑模型的构建.通过空间矢量模型获取知识,利用遗传算法进行数据挖掘,运用数据转换服务来完成数据校验、数据清理、数据转换和迁移工作,并成功地将知识仓库技术应用到销售预测系统中.     

基于GA的知识获取方法及在故障诊断中的应用

从优化角度出发,定义一个新的指标函数,并提出一种基于遗传算法的机器学习方法,该方法能够从学习实例中总结出有用的知识。针对该优化模型,用一种新型的遗传算法——带有染色体性别的遗传算法(GACD)对其进行优化,并将该方法应用于旋转机械故障诊断知识获取过程,仿真实验结果说明该方法是比较有效的。     

军事需求工程研究综述

军事需求工程是用工程化手段解决军事系统建设的有效性问题,军事需求工程研究综述对促进军事需求工程研究、建立健全军事需求生成机制等方面具有意义。围绕军事需求开发、军事需求管理和军事需求检验三个方面,对军事需求工程技术进行了探讨。分析总结了国防领域的相关研究成果和典型应用。研究发现军事需求工程正向实用化、规范化、制度化方向发展。     

军用电子设备故障知识获取新方法

分析了军用电子设备的特点,总结通过故障仿真获取故障知识的一般过程,提出计算机自动穷举设备所有可能故障、进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。在分类策略中分析故障仿真数据的特点,提出适合的新算法。提出电路故障知识获取平台建立方案作为所提方法的具体实现。实验结果证实了所提方法的可行性。     

神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨

知识发现是目前数据库和机器学习的热门方向,本文在讲座了神经网络专家系统技术的基础上,探讨了如何在神经网络专家系统中融入发现的过程,给出了一个系统框架及其中的一些算法,并给予了深入讨论。     

基于复杂网络的军事通信网络建模与性能分析

针对军事通信体系的复杂性和网络化结构特点,通过分析体系中装备实体及各装备之间的通信关系,抽取通信网络模型的构建要素,提出军事通信网络图结构模型。在此基础上设计基于图论的测度指标,分别从装备实体重要性、链路通信重要性以及网络抗毁性3个层次分析军事通信网络的性能。最后,通过具体实例对所提模型及评价方法的可行性进行检验,为战场复杂体系建设提供理论依据。     

基于复杂网络的军事通信网络建模与性能分析

针对军事通信体系的复杂性和网络化结构特点,通过分析体系中装备实体及各装备之间的通信关系,抽取通信网络模型的构建要素,提出军事通信网络图结构模型。在此基础上设计基于图论的测度指标,分别从装备实体重要性、链路通信重要性以及网络抗毁性3个层次分析军事通信网络的性能。最后,通过具体实例对所提模型及评价方法的可行性进行检验,为战场复杂体系建设提供理论依据。     

APPLICATION OF HIERARCHICAL REINFORCEMENT LEARNING IN ENGINEERING DOMAIN

1.Introduction Reinforcement learning(RL)is the problem of generating optimal actions given the opportunity of interacting with environment(Sutton and Barto1998).The algorithm solving RL is called RL algorithm,which can provide solutions to very large-scale optimal control problems.It has achieved many successful applications in engineering(Mataric1997,Crites and Barto1996,Rajbala and Sridher et al.2001,Mahadevan and Sridher et al.1997,Zhang1996).However,conventional RL system is restr…     

Application of rough graph in relationship mining

Based on the definition of class shortest path in weighted rough graph,class shortest path algorithm in weighted rough graph is presented,which extends classical shortest path algorithm.The application in relationship mining shows effectiveness of it.     

军事信息系统服务资源分配并行优化方法

针对如何提高面向服务军事信息系统中任务工作流执行的时效性和成功概率, 提出了服务资源分配的并行优化方法. 首先给出了服务资源分配的系统框架, 在分析服务并行执行数目、 任务成功率、任务完成时间及服务执行代价之间关系的基础上, 建立了服务并行优化的目标规划数学模型, 并提出了一种求解该模型的改进粒子群算法(DPSO). 该算法通过引入粒子细微扰动、优化粒子飞行边界及粒子优胜劣汰等扩大搜索范围,提高获得最优解的概率. 实验结果表明服务分配的并行优化及其DPSO 求解算法是提高任务工作流执行成功率和时效性的有效方法.     

支持计划拟制的兵棋系统军事需求分析

现代战争中,快速、及时地拟制切实可行的作战计划是军事行动成败与否的关键。针对国外军事人员广泛利用计算机兵棋系统辅助行动方案开发与分析,而我军在计算机兵棋领域仍处于空白的现状,从计划拟制过程出发对兵棋系统的军事需求进行分析研究,为我军兵棋系统的设计开发提供参考依据。     

航天企业基于知识流的知识管理体系框架

针对航天企业实施知识管理的薄弱环节,从系统工程角度出发,在简述企业知识管理体系基本功能的基础上,提出了基于知识流的知识管理体系框架和主要设计原则。重点阐述了基于知识流的航天企业知识管理框架模型和知识管理体系框架,并针对航天企业科研生产一体化的特点,分析了航天型号全寿命过程中从预研到研制过程的知识管理流程,以及研制过程与批生产过程的知识集成模式。对知识管理体系框架下科研生产一体化的发展趋势进行了初步探讨。