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VECTOR BOND GRAPH REPRESENTATION OF FINITE ELEMENT METHOD IN STRUCTURAL DYNAMICS
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作者 胡允祥 《Journal of China Textile University(English Edition)》 EI CAS 1990年第2期60-67,共8页
In this paper we have shown that the invariance of energy(kinetic energy,potential energy)and virtual work is the common feature of vector bond graph and finite element method in struc-tural dynamics.Then we have disc... In this paper we have shown that the invariance of energy(kinetic energy,potential energy)and virtual work is the common feature of vector bond graph and finite element method in struc-tural dynamics.Then we have discussed the vector bond graph representation of finite elementmethod in detail,there are:(1)the transformation of reference systems,(2)the transformation ofinertia matrices,stiffness matrices and vectors of joint force,(3)verctor bond graph representationof Lagrangian dynamic equation of structure. 展开更多
关键词 dynamics FINITE element method system engineering BOND graph
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一种基于风险要素的图嵌入数据安全审计方案
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作者 王棫可 董贵山 白健 《信息安全研究》 北大核心 2026年第2期100-108,共9页
随着大数据环境下数据安全风险复杂化,现有数据安全审计技术因碎片化特征利用及扩展能力不足,难以实现全生命周期风险覆盖,限制了风险检测效能.因此,提出一种基于风险要素的图嵌入数据安全审计方案(graph-embedded data security audit ... 随着大数据环境下数据安全风险复杂化,现有数据安全审计技术因碎片化特征利用及扩展能力不足,难以实现全生命周期风险覆盖,限制了风险检测效能.因此,提出一种基于风险要素的图嵌入数据安全审计方案(graph-embedded data security audit scheme based on risk elements,RE-GDSA).首先构建含数据属性D(data)、用户特征U(user)、载体环境C(carrier)、操作行为A(action)的安全风险要素空间,实现数据全生命周期风险特征的结构化映射;然后利用图嵌入技术将风险要素映射为低维语义向量,构建跨维度关联模型以实现高效风险检测.通过有效性分析和性能分析验证了该方案的可行性. 展开更多
关键词 数据安全审计 风险要素 图嵌入 数据全生命周期 图模型
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服务人才强国战略的人才档案信息资源开发与人才生态治理研究
3
作者 于齐 《山西档案》 北大核心 2026年第2期164-167,共4页
在人才强国战略由人才优先向人才引领跃升的背景下,针对人才档案资源利用效能不足、数据割裂与评价支持薄弱等问题,梳理了人才档案要素化转型逻辑,构建全生命周期动态采集与多源融合体系,引入智能挖掘与知识图谱技术开展复合型人才画像... 在人才强国战略由人才优先向人才引领跃升的背景下,针对人才档案资源利用效能不足、数据割裂与评价支持薄弱等问题,梳理了人才档案要素化转型逻辑,构建全生命周期动态采集与多源融合体系,引入智能挖掘与知识图谱技术开展复合型人才画像建模,并从技术防护与伦理规范双重维度完善安全治理机制,旨在为提升国家人才资源配置效率与创新竞争力提供制度与技术支撑。 展开更多
关键词 人才强国战略 人才档案 数据要素 知识图谱 生态治理 智慧服务
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激活数据要素潜能的档案数据关联挖掘与可视化研究
4
作者 孙绍媛 《山西档案》 北大核心 2026年第3期109-112,共4页
在数字经济背景下,档案正从行政资源向数据要素转型,仍面临语义割裂与利用方式单一等制约。为充分激活档案数据潜能,遵循“价值积聚—价值激活—价值实现”逻辑路径,提出基于语义化重组的数据关联挖掘方法及其时空可视化实现途径,构建... 在数字经济背景下,档案正从行政资源向数据要素转型,仍面临语义割裂与利用方式单一等制约。为充分激活档案数据潜能,遵循“价值积聚—价值激活—价值实现”逻辑路径,提出基于语义化重组的数据关联挖掘方法及其时空可视化实现途径,构建档案数据价值的系统性框架,并阐释档案数据从资源态向资产态、资本态跃迁的内在机理,为推动档案事业深度融入国家大数据战略提供理论支撑。 展开更多
关键词 档案数据要素 语义化重组 知识图谱 数据挖掘 可视化设计
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基于物理信息的图神经网络冲压成形性预测方法
5
作者 杨卓远 余海燕 +1 位作者 贺宏伟 高泽 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第2期102-109,共8页
在利用深度学习方法加速冲压成形仿真并降低计算成本的过程中,纯数据驱动方法难以准确捕捉物理规律,缺乏物理可解释性,为解决这一问题,基于图神经网络(GNNs)和物理信息神经网络(PINNs)提出了一种数据与知识混合驱动的深度学习框架,使用... 在利用深度学习方法加速冲压成形仿真并降低计算成本的过程中,纯数据驱动方法难以准确捕捉物理规律,缺乏物理可解释性,为解决这一问题,基于图神经网络(GNNs)和物理信息神经网络(PINNs)提出了一种数据与知识混合驱动的深度学习框架,使用图神经网络表达有限元网格信息,将本构方程等物理先验知识嵌入损失函数中,构建以几何特征和材料属性为输入的深度学习模型,并将该模型用于某汽车前盖内板冲压成形性预测。结果表明:所提出神经网络模型所预测的厚度减薄率和应变场与有限元结果的最大误差仅为2.08%;采用训练好的模型预测前盖内板成形性仅需9.73 s,相比于有限元计算效率提高1000倍以上,有效地降低了汽车产品正向开发过程中的计算成本。 展开更多
关键词 图神经网络 冲压成形性 物理信息 数据驱动 有限元仿真
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Feasible schemes for preparing all five-photon graph states 被引量:1
6
作者 张瑾 周晓祺 杨涛 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第8期2224-2228,共5页
We propose feasible experimental schemes for preparing all five-photon graph states. Our schemes require only linear optical elements, photon detectors and post-selection, which are available in current experiment so ... We propose feasible experimental schemes for preparing all five-photon graph states. Our schemes require only linear optical elements, photon detectors and post-selection, which are available in current experiment so that these schemes are within the reach of the current technology. 展开更多
关键词 quantum information graph states linear optical elements
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A RECOGNITION OF SIMPLE GROUPS PSL(3,q) BY THEIR ELEMENT ORDERS 被引量:2
7
作者 M.R.Darafsheh A.R.Moghaddamfar A.R.Zokayi 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2004年第1期45-51,共7页
For any group G, denote byπe(G) the set of orders of elements in G. Given a finite group G, let h(πe (G)) be the number of isomorphism classes of finite groups with the same set πe(G) of element orders. A group G i... For any group G, denote byπe(G) the set of orders of elements in G. Given a finite group G, let h(πe (G)) be the number of isomorphism classes of finite groups with the same set πe(G) of element orders. A group G is called k-recognizable if h(πe(G)) = k <∞, otherwise G is called non-recognizable. Also a 1-recognizable group is called a recognizable (or characterizable) group. In this paper the authors show that the simple groups PSL(3,q), where 3 < q≡±2 (mod 5) and (6, (q-1)/2) = 1, are recognizable. 展开更多
关键词 element order prime graph projective special linear group
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基于动态知识图谱的中医疫病古籍知识演化研究 被引量:10
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作者 沈旺 于琳 +2 位作者 冯欣 陈晓美 温雯婷 《现代情报》 北大核心 2025年第2期26-37,共12页
[目的/意义]通过构建动态知识图谱实现中医疫病古籍知识动态组织与可视化,并依此挖掘中医疫病古籍隐性知识。[方法/过程]构建融合动态元素的中医疫病古籍知识元语义描述模型,以温病学派为例,基于知识元语义描述模型和深度学习技术进行... [目的/意义]通过构建动态知识图谱实现中医疫病古籍知识动态组织与可视化,并依此挖掘中医疫病古籍隐性知识。[方法/过程]构建融合动态元素的中医疫病古籍知识元语义描述模型,以温病学派为例,基于知识元语义描述模型和深度学习技术进行知识抽取并构建动态知识图谱,结合知识计算方法对温病学派疫病古籍知识进行组方用药规律演化分析以及辩证发展规律探析。[结果/结论]结果表明,随着时间推移,温病学派逐渐偏向使用甘苦寒类中药,各时期疫病症状描述较为一致,辩证理论日益扩充,研究揭示了中医疫病古籍知识演化发展规律并为中医古籍知识发现等相关研究提供新思路。 展开更多
关键词 数字人文 动态知识图谱 知识演化 知识元 中医古籍
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生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险演化实证研究 被引量:1
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作者 周胜利 徐睿 +2 位作者 陈庭贵 汪邵杰 王镇波 《电信科学》 北大核心 2025年第5期149-165,共17页
利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进... 利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进行语义角色标注和依存句法分析;然后,通过事件元素识别和事件关系抽取,构建案件知识图谱和事理图谱;最后,结合数理统计和图谱技术分析电信网络诈骗风险演化的关键环节和演化模式。研究表明,嫌疑人借助生成式人工智能技术能更有效地利用证真偏差现象,博取受害人的信任;生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险的演化模式可分为3类,长链型演化模式反映了案件中的完整风险事件及事件间的演化过程,星型和复合型演化模式反映了同类案件中存在的不同风险行为模式及核心风险事件节点,能为制定更加科学合理的电信网络诈骗治理对策提供理论依据。 展开更多
关键词 生成式人工智能 电信网络诈骗 知识图谱 事件元素识别 深度聚类
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数据要素价值共创领域知识图谱可视化研究 被引量:1
10
作者 李国英 孙新茹 赵需要 《中国发明与专利》 2025年第3期4-10,共7页
[目的/意义]本文旨在分析数据要素价值共创领域的研究热点、特征及发展趋势,探索该领域的核心研究主题及其演变方向。[方法/过程]通过对CNKI数据库1164篇相关文献的统计分析,利用CiteSpace软件绘制可视化知识图谱,涵盖文献量、作者合作... [目的/意义]本文旨在分析数据要素价值共创领域的研究热点、特征及发展趋势,探索该领域的核心研究主题及其演变方向。[方法/过程]通过对CNKI数据库1164篇相关文献的统计分析,利用CiteSpace软件绘制可视化知识图谱,涵盖文献量、作者合作关系、发文机构和关键词等多个维度,进行综合分析。[结果/结论 ]本研究表明,数据要素价值共创已成为数字经济中的重要领域,研究机构间合作较为薄弱,且研究内容缺乏有效的横向交流。研究热点集中在价值共创、协同创新和价值链优化。未来的研究将聚焦于价值共创机制与实现,推动技术创新与跨部门合作,政策支持和企业参与将促进数据要素的全面价值共创,因此本研究不仅为该领域的学术研究提供了新视角,也为实践中如何推动数据要素的共享与协同价值创造提供了理论指导。 展开更多
关键词 CITESPACE 价值共创 数据要素 知识图谱
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面向城市治理的实景三维平台建设关键技术 被引量:1
11
作者 李成仁 冒静娴 《时空信息学报》 2025年第2期203-213,共11页
实景三维是推动城市治理数字化转型的关键基础设施和重要底座,然而实景三维平台建设面临建模成本高、数据融合难、空间分析能力不足等共性问题。本文通过构建轻量化分层分户模型重建技术,实现分层分户管理单元快速建模;设计基于平面网... 实景三维是推动城市治理数字化转型的关键基础设施和重要底座,然而实景三维平台建设面临建模成本高、数据融合难、空间分析能力不足等共性问题。本文通过构建轻量化分层分户模型重建技术,实现分层分户管理单元快速建模;设计基于平面网格剖分的统一编码规则,提升数据编码与关联效率;通过顾及空间位置约束的业务信息融合关联方法,建立多源数据之间的关联关系,并基于时空知识图谱的空间分析能力,为基层服务提供灵活可配置的计算工具;以上海市徐汇区为例,构建“围墙内外”的实景三维数据体系,实现城市治理的实体对象映射与业务管理信息关联,通过服务器云渲染与WebRTC技术实现高效三维可视化。研究表明,通过所构建的关键技术,实现了开发基层社区治理、全景式数字营商、消防透明化等多个典型示范性应用场景,有力提升了城市治理能力。这可为实景三维赋能城市治理数字化转型发展提供参考。 展开更多
关键词 城市治理 实景三维 信息融合 要素编码 时空知识图谱
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遥感时空知识图谱驱动的自然资源要素变化图斑智能净化 被引量:6
12
作者 李彦胜 钟振宇 +5 位作者 孟庆祥 毛之典 党博 王涛 冯苑君 张永军 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期350-366,共17页
【目的】随着深度学习技术的发展,遥感影像自然资源要素变化监测能力得到显著提高。基于深度学习的变化检测技术善于挖掘遥感影像的低层次语义信息,但在区分土地利用类型变化与非土地利用类型变化(如农作物轮作、水位自然变化、森林自... 【目的】随着深度学习技术的发展,遥感影像自然资源要素变化监测能力得到显著提高。基于深度学习的变化检测技术善于挖掘遥感影像的低层次语义信息,但在区分土地利用类型变化与非土地利用类型变化(如农作物轮作、水位自然变化、森林自然退化等)方面存在局限性。为了保证变化检测的高召回率,深度学习变化检测方法往往产生大量虚警变化图斑,仍需大量人工作业工作量来排除虚警变化图斑。【方法】针对这一问题,本文提出了遥感时空知识图谱驱动的自然资源要素变化图斑净化算法。该方法可以在保持变化图斑高召回率的前提下,尽可能降低变化图斑虚警率,从而提高自然资源要素变化监测效率。为了支撑遥感时空知识图谱智能构建与高效推理,本文设计了顾及时空特性的遥感时空知识图谱本体模式,研发了图数据库内存储运算一体化的GraphGIS工具包。本文提出了基于GraphGIS图数据库原生空间分析的矢量知识抽取技术、基于SkySense视觉大模型高效微调的遥感影像知识抽取技术和基于SeqGPT大语言模型的图斑净化知识抽取技术。在时空本体模式约束下,矢量知识、影像知识和文本知识汇聚形成遥感时空知识图谱。受变化图斑净化业务人工作业方式的启发,本文提出了基于遥感时空知识图谱一阶逻辑推理的变化图斑自动净化技术。为了提升遥感时空知识图谱的并发处理与人机交互核验效率,本文研发了一套遥感时空知识图谱管理服务系统。【结果】针对广东省2024年3—6月自然资源要素变化图斑净化任务,本文方法的存真率达到95.37%、去伪率达到21.82%。【结论】本文提出的自然资源要素变化图斑智能净化算法及系统能够在充分保留真实变化图斑的条件下,可以高效剔除虚警变化图斑,显著提升自然资源要素变化监测作业效率。 展开更多
关键词 时空知识图谱 自然资源要素变化监测 图数据库空间计算 遥感大模型 一阶逻辑推理 遥感影像变化检测 大语言模型 时空智能
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电信网络诈骗警情要素抽取与模式挖掘研究 被引量:2
13
作者 刘卓娴 石拓 胡啸峰 《情报杂志》 北大核心 2025年第6期168-176,192,共10页
[研究目的]为有效提升电信网络诈骗110警情的处理效能,该文提出一种警情要素抽取与挖掘方法,以解决现有研究对警情数据挖掘不充分的问题,为公安机关提供有价值的情报支持。[研究方法]采用小样本微调UIE方法进行警情要素抽取,同时减少计... [研究目的]为有效提升电信网络诈骗110警情的处理效能,该文提出一种警情要素抽取与挖掘方法,以解决现有研究对警情数据挖掘不充分的问题,为公安机关提供有价值的情报支持。[研究方法]采用小样本微调UIE方法进行警情要素抽取,同时减少计算资源消耗和人工标记压力,构建14类电信网络诈骗犯罪知识图谱,并通过子图遍历和gSpan频繁子图挖掘算法挖掘潜在的犯罪模式和规律。[研究结果/结论]实验结果表明,警情要素抽取任务的精确率达83.6%,多个指标显著优于现有方法。所应用的知识图谱和模式挖掘方法能有效挖掘出潜在的犯罪模式,有效提升了公安机关对电信网络诈骗警情的智能化分析水平和信息利用能力。 展开更多
关键词 公安情报 电信网络诈骗 警情要素抽取 知识图谱 模式挖掘
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基于图神经网络的林分空间结构优化 被引量:1
14
作者 张雨晨 董希斌 +4 位作者 张甜 郭奔 张佳旺 滕弛 宋梓恺 《森林工程》 北大核心 2025年第3期451-461,共11页
林分空间结构优化是实现森林可持续经营的关键问题,传统优化方法在处理复杂空间关系和大规模数据时往往效率较低。为此,提出一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的林分空间结构优化方法,通过熵权-物元分析法构建综合空... 林分空间结构优化是实现森林可持续经营的关键问题,传统优化方法在处理复杂空间关系和大规模数据时往往效率较低。为此,提出一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的林分空间结构优化方法,通过熵权-物元分析法构建综合空间结构评价体系,并以黑龙江省伊春市北部新青林业局汤林林场的林分数据为基础,建立图神经网络模型(graph neural networks,GNN),对林分空间结构进行多目标优化分析。试验结果表明,在25%采伐强度下,林分综合空间结构指数由4.336提升至7.256,GAT模型在捕捉复杂空间关系、优化多目标任务中表现优越。研究结果为林分空间结构优化及森林经营管理提供新的智能化手段,有助于增强森林生态系统的健康与稳定性。 展开更多
关键词 林分空间结构 图神经网络 物元分析法 图注意力网络 熵权法
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基于知识图谱的产品文案元素搜索方法
15
作者 赵玉芳 《石家庄学院学报》 2025年第3期46-53,共8页
为从海量数据中高效提取并整合产品文案元素,获得准确、个性化的搜索结果,提出基于知识图谱的产品文案元素搜索方法。该方法包括爬虫及索引模块、知识图谱模块和搜索模块。其中,爬虫及索引模块负责从互联网抓取相关数据,解析提取实体后... 为从海量数据中高效提取并整合产品文案元素,获得准确、个性化的搜索结果,提出基于知识图谱的产品文案元素搜索方法。该方法包括爬虫及索引模块、知识图谱模块和搜索模块。其中,爬虫及索引模块负责从互联网抓取相关数据,解析提取实体后存储并建立索引;知识图谱模块基于这些实体,通过知识抽取、融合对齐与加工,构建结构化的产品文案元素知识库;在搜索模块中,首先利用本体库解析用户查询关键词,然后将查询发送到知识图谱模块,随后利用Dijkstra算法在知识图谱中找到与用户查询最相关的产品文案元素的最短路径,从而优化搜索结果。实验结果表明:与上下文融合方法和双关系预测方法相比,所提出的方法搜索速度提升至1.8 s,准确率提升至95%,召回率提升至90%,F1分数高达0.92,用户体验获得了9.2的高评分,充分验证了方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 爬虫及索引 知识图谱 知识抽取 融合与对齐 产品文案元素 DIJKSTRA算法
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融合知识图谱与图卷积神经网络中医证型分类模型 被引量:2
16
作者 董云春 晏峻峰 《计算机技术与发展》 2025年第3期140-147,共8页
中医证型分类是中医辨证体系中极为重要的一部分,证型分类的准确性会影响到中医诊疗的效果,因此如何提高证型分类的准确率一直是中医学研究的一个重要课题。利用人工智能技术探究中医证型分类模型,提高证型分类性能,从而为中医学的其他... 中医证型分类是中医辨证体系中极为重要的一部分,证型分类的准确性会影响到中医诊疗的效果,因此如何提高证型分类的准确率一直是中医学研究的一个重要课题。利用人工智能技术探究中医证型分类模型,提高证型分类性能,从而为中医学的其他相关应用奠定基础。该文采用了一种融合模型——KGRGCN。该模型能够高效地获取数据节点之间的深层特征。图卷积神经网络作为一种处理图结构数据的有效方法,通过残差结构的引入,可以提高模型的表达能力和训练稳定性;同时融合证型相关知识图谱,辅助模型整合证型嵌入表示,增强症状与证型间的关联关系;为了进一步增强模型性能,提出增加证素权重作为其桥梁的策略,融合多层信息表征,并采用多层感知机(MLP)来进行证型分类。实验结果表明,KGRGCN模型在证型分类任务中表现优异。具体而言,该模型的准确率为75.43%,精确率为74.93%,召回率为76.91%,F1-score为75.91%。这些结果表明,模型在分类性能上优于几种流行的分类方法,包括支持向量机、TextCNN和随机森林等。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 证型分类 知识图谱 证素 残差结构
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面向有限元法的图神经网络形函数近似方法
17
作者 琚晨 丁嘉欣 +3 位作者 王泽兴 李广钊 管振祥 张常有 《图学学报》 北大核心 2025年第6期1161-1171,共11页
有限元(FE)计算中形函数的高效与准确评估对单元刚度组装与全局求解至关重要。本文提出了一种面向变节点数单元类型输入的图神经网络形函数近似框架。首先,通过可学习的类型嵌入将离散单元类别映射为连续向量,以支持跨类型参数共享;其次... 有限元(FE)计算中形函数的高效与准确评估对单元刚度组装与全局求解至关重要。本文提出了一种面向变节点数单元类型输入的图神经网络形函数近似框架。首先,通过可学习的类型嵌入将离散单元类别映射为连续向量,以支持跨类型参数共享;其次,节点编码器处理几何与目标点信息,图卷积在局部邻域内传播几何约束并结合全局池化获得单元上下文信息;最后,解码器在节点与单元级特征基础上输出形函数值并引入节点均方误差(MSE)与物理约束相结合损失函数,保证预测结果满足形函数约束条件。在模拟线性四面体单元与二次四面体单元数据集上的实验表明,模型在测试集上MSE约为0.001 8,在全局范围内能够较准确地计算形函数值,并在大规模计算环境下,神经网络推理在吞吐率上约为插值方法的3倍,为用学习方法替代或加速形函数评估提供了新的实现路径。 展开更多
关键词 图神经网络 有限元 形函数 CAE 深度学习
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多维细粒度政策知识图谱构建方法
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作者 赵雅洁 冯凌子 +1 位作者 袁军鹏 王立学 《数据分析与知识发现》 北大核心 2025年第11期53-65,共13页
【目的】针对政策知识碎片化、结构不统一、难以系统表达显隐性知识等问题,构建适配领域特性的通用政策知识图谱方法,加强政策知识图谱顶层设计,实现政策信息的高效融合、共享和利用。【方法】运用解构主义观点,融合对齐多理论与政策要... 【目的】针对政策知识碎片化、结构不统一、难以系统表达显隐性知识等问题,构建适配领域特性的通用政策知识图谱方法,加强政策知识图谱顶层设计,实现政策信息的高效融合、共享和利用。【方法】运用解构主义观点,融合对齐多理论与政策要素定位,实现多维度政策知识表示,形成模式层;结合网络获取、索引匹配、全文解析、实体识别与文本分类模型,设计细粒度知识要素抽取方法,得到数据层;利用Neo4j图数据库实现知识存储,可视化形成知识图谱。【结果】构建了包含11种实体、14种关系、13种属性的通用本体模型,明确了29种基本要素内容的抽取标准与9种特性要素内容的获取思路,形成一套适配要素特点的高效抽取方法与支持动态更新的可视化存储方法;并以258篇科研诚信政策为例进行可行性验证。【局限】自上而下的构建逻辑可能会忽视基层政策特性要素的创新内容。【结论】本文提出的构建方法融合了政策通用特征与领域特性,不仅可以充分提取政策显隐性知识、揭示更深层次的政策关联,满足各领域建设多样化信息需求,还能提升跨领域政策分析水平,助力政策信息融合共享。 展开更多
关键词 政策知识图谱 Neo4j 政策知识要素 科研诚信政策
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基于图神经网络的基坑内支撑布置自动化设计与适配性分析 被引量:1
19
作者 舒展 秦亚洲 《上海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期171-181,共11页
软土基坑需内支撑设计,而目前内支撑设计大多通过设计人员手动完成,自动化程度较低.在计算机智能化技术的推动下,通过智能化设计可辅助提高该过程的效率.为实现自动化设计方法在基坑内支撑中的初步应用,提出了一种基于图神经网络(graph ... 软土基坑需内支撑设计,而目前内支撑设计大多通过设计人员手动完成,自动化程度较低.在计算机智能化技术的推动下,通过智能化设计可辅助提高该过程的效率.为实现自动化设计方法在基坑内支撑中的初步应用,提出了一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的基坑内支撑自动化设计方法.首先,建立了能合理表征梁柱拓扑连接关系的图表示方法与4类内支撑典型布置的数据集;随后,通过该数据集对图神经网络进行训练,选取3种图神经网络模型学习柱间连接的特征,以实现柱间梁连接的链路预测;最后,对某一拟建于上海的二级基坑进行梁连接链的自动识别,并且通过有限元分析验证了该方法的适配性.研究结果表明,结合图神经网络的基坑内支撑自动化设计可以提供合理且高效的基坑内支撑布置,同时满足设计与施工的规范要求. 展开更多
关键词 图神经网络 内支撑 图表示 自动化设计 有限元分析
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基于结构洞的社会舆情超网络关键舆情要素识别方法
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作者 刘伟 郭磊 胡枫 《青海师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期68-80,共13页
社会舆情的管理与控制是保障社会安全的重要组成部分.如何从中识别热点话题并预测舆情事件的发展态势,已成为当前舆情研究的重点.为此,构建了一种多层次、多主体的社会舆情超网络模型,包含社交、内容、时序、情感和话题5层子网.在此基础... 社会舆情的管理与控制是保障社会安全的重要组成部分.如何从中识别热点话题并预测舆情事件的发展态势,已成为当前舆情研究的重点.为此,构建了一种多层次、多主体的社会舆情超网络模型,包含社交、内容、时序、情感和话题5层子网.在此基础上,将结构洞理论引入到超网络模型中,通过社会舆情超网络的转化超图和线图识别关键节点和超边.最后,以“青海马金瑜”微博舆情事件为案例,对模型与方法进行验证分析.结果表明,该方法与现有的超边排序方法相比更具区分度,能够准确地识别社会舆情超网络中的多种关键舆情要素,从而为社会舆情态势研判预警、舆论引导等提供科学依据. 展开更多
关键词 超网络 结构洞 超边排序 转化超图和线图 关键舆情要素
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