基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.     

知识图谱技术进展及展望

随着大数据的发展,知识图谱（Knowledge Graph）关键技术及其应用成为人工智能最热门的研究领域之一。本文从知识图谱的定义、架构以及常见的知识库出发,对知识图谱构建的知识表达和知识自动获取技术进行总结和回顾,讨论其研究要点和发展趋势,介绍知识图谱技术常见的应用场景,并结合本团队的研究对知识图谱的发展趋势进行展望。     

信息网络表示学习方法综述

网络表示学习方法将信息网络表示为低维稠密携带网络节点特征信息的实数向量,应用于下游机器学习任务的输入,随着机器学习与深度学习的发展,网络表示学习拥有强大的建模能力且应用广泛。对网络表示学习方法、应用进行了归纳总结。首先,对当前国内外网络表示学习方法进行梳理归类,分为传统方法、基于网络结构的嵌入、融入属性信息的嵌入,以及基于谱域的图卷积、基于空间的图卷积和图attention网络,按类别对各类模型详细阐述,对比模型之间的适用性和方法特点;其次,介绍了网络表示学习的相关应用,包括推荐系统领域、生物医药领域等,整理常用的数据集、开源实现的表示学习模型和强大的图深度学习库供研究者参考调用;最后,对网络表示学习的发展趋势进行了总结与展望。未来可在深层的图神经网络学习、动态和异构网络的表示、网络模型的泛化能力等方面继续开展研究。     

面向中文专利SAO结构抽取的文本特征比较研究

针对中文专利文本中SAO结构实体关系抽取问题, 使用支持向量机的机器学习方法进行关系抽取实验, 分别对基本词法信息、实体间距离信息、最短路径闭包树句法信息以及词向量信息等特征的有效性进行验证分析。实验结果表明, 基本的词法信息能够明显提高关系抽取性能, 而句法信息没有显著提高关系抽取效果。此外, 也验证了词向量在SAO结构关系抽取中的可行性。     

SCADA系统中的底层通讯研究

研究了基于RTU的自由编程口来开发和智能型设备进行通讯的驱动程序,反映目前在SCADA系统中的所应用的带自由编程口的RTU的现状,讨论了如何更好地利用RTU/PLC等设备的自由编程口编写出丰富、完善、灵活的通讯程序,增强RTU/PLC等设备的通讯能力,使之摆脱其驱动程序只能与特定设备进行通讯的束缚,增强SCADA系统的数据采集能力。     

时态知识/数据模型研究及应用

时间是信息的重要属性,不仅数据有时态性,而且知识也有时态性.时态信息在信息系统中扮演着日益重要的角色,在某些系统中还起着关键性作用.将时态应用分为完全时态应用、嵌入式时态应用和混合型时态应用3种模式,提出一种时态信息模型,重点讨论时态数据模型和时态知识表达模式,介绍典型时态信息系统"工资智能决策支持系统"中的知识/数据处理模型.     

三维立体零件几何造型试验系统研究

介绍了一个三维零件几何造型的试验系统,系统具有体素构型功能、集合运算功能和消除隐藏线功能。最后,给出若干实例。     

不动点方法及其在压缩感知核磁共振成像中的应用

由于一些器官的边界信息在大多数核磁共振图像中都是稀疏的,所以利用压缩感知从数量非常有限的观测数据集合中重构出同样的核磁共振图像并且大大减少核磁共振图像的扫描磨损成为可能。然而,为了能够做到这一点,我们必须要解决定义在大量数据集合上的非光滑函数的最小化这一困难问题。为了解决这一问题,我们应用了在BB-step和线性搜索下的不动点算法,来快速重构核磁共振图像。数值实验证明,核磁共振图像可以由不动点算法从全部数据的40%-50%抽样中几乎精确重构。     

《致我们终将逝去的青春》电影海报多模态分析研究

在《致我们终将逝去的青春》电影海报的多模态话语分析中,再现意义、互动意义和构图意义共同构建了电影海报,有效地实现了海报所表达的整体意义,唤起了人们对青春的理解。     

基于不确定性推理与Fuzzy评判模型的智能选药系统

针对目前非处方药使用中用药不对症、药品种类多难以选出最满意药品的问题,提出了开发非处方药智能选择系统,用计算机实现常见轻微疾病的专家级诊断,获得对症的非处方药,然后根据用户购药时关注药品的不同角度和不同程度,采用二级模糊综合评判模型对对症的非处方药进行满意度评价,按满意度高低依次推荐。智能选药系统可以帮助公众方便地获得最满意的对症药品,指导公众安全、合理使用非处方药。