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基于知识图谱的机器学习算法在网络安全攻击图自动化生成中的分析与应用 被引量：2
1
作者 薄璐 《自动化与仪器仪表》 2025年第4期30-34,共5页
对知识图谱、机器学习算法在网络安全攻击图自动化生成中的分析与应用进行研究,提出了一种利用知识图谱技术对网络安全领域攻击图的输入进行扩展,指导网络安全领域攻击图自动化更新与生成方法,该方法的重点研究内容是基于改进Bi-LSTM-CR... 对知识图谱、机器学习算法在网络安全攻击图自动化生成中的分析与应用进行研究,提出了一种利用知识图谱技术对网络安全领域攻击图的输入进行扩展,指导网络安全领域攻击图自动化更新与生成方法,该方法的重点研究内容是基于改进Bi-LSTM-CRF命名实体识别的知识图谱构建。首先,对网络安全知识图谱的本体进行构建,然后对Bi-LSTM-CRF模型进行改进,并将其用于网络安全知识图谱构建,进行命名实体识别任务,最后对模型的识别精确度进行实验测试。测试结果表明:经过改进和训练的BiLSTM-CRF模型在命名实体识别任务中表现达到了理想效果,平均准确率为93.86、平均召回率为94.55、平均F1值为0.937,对不同网络攻击实体标签的识别准确率都在93%以上,最大可以达到96.79%。可以达到提高知识图谱技术对互联网上的新漏洞与新攻击方式进行检索的效率和准确度,让网络安全领域攻击图的自动更新与生成、精准地反映当下网络安全状态的目的。 展开更多
关键词 分知识图谱 机器学习算法 网络安全攻击图 BiLSTM-CRF
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安全高效的多四向穿梭车路径规划及实时避碰
2
作者 项前 梁光煜 +1 位作者 鲍劲松 周亚勤 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2755-2771,共17页
为了进一步提升四向穿梭车仓储系统的安全性和效率,合理规划多车路径以及实时避碰问题亟待解决。为了降低车辆碰撞风险,提出了基于改进A*的四向穿梭车避碰路径规划算法,通过对路径搜索节点的碰撞风险表征与预判,使得路径规划算法获得避... 为了进一步提升四向穿梭车仓储系统的安全性和效率,合理规划多车路径以及实时避碰问题亟待解决。为了降低车辆碰撞风险,提出了基于改进A*的四向穿梭车避碰路径规划算法,通过对路径搜索节点的碰撞风险表征与预判,使得路径规划算法获得避碰能力。为了解决多车路径规划问题,基于改进A*避碰算法评价路径成本,以及交通冲突图表示多车路径碰撞风险结构,建立路径质量量化评价模型,在此基础上,以降低碰撞风险与最短路径为目标,提出了基于多目标差分进化的多车路径优化算法,求解均衡双目标的多车最优路径。为了实现多车作业实时避碰,提出基于交通冲突图分析与避碰路径调整的实时避碰方法。通过随机仓储任务试验,与不考虑避碰的A*算法相比,随着车辆数2~10逐渐递增,所提方法能降低碰撞风险91.6%~77.3%,提高作业效率2.9%~26.2%,实现快速响应动态环境变化的多车作业避碰,试验及应用表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 四向穿梭车 路径规划 实时避碰 碰撞风险 路径质量评价 交通冲突图 A^(*)算法
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融合多视图对比学习和知识图谱的推荐算法 被引量：3
3
作者 王光 姜皓 《计算机系统应用》 2025年第6期118-127,共10页
当前多数图对比学习驱动的推荐系统模型倾向于依赖单一视图进行训练,这种做法不可避免地限制了模型对复杂数据特征的全面捕捉能力.为此,提出一种融合多视图对比学习和知识图谱的推荐算法MKCLR(multi-view knowledge contrastive learnin... 当前多数图对比学习驱动的推荐系统模型倾向于依赖单一视图进行训练,这种做法不可避免地限制了模型对复杂数据特征的全面捕捉能力.为此,提出一种融合多视图对比学习和知识图谱的推荐算法MKCLR(multi-view knowledge contrastive learning recommendation).首先,使用了3种视图增强方法,分别是随机边丢弃,添加均匀噪声扰动和随机游走算法,为知识图谱和用户-物品图构建3个对比视图;其次,通过LightGCN进行编码,并为之构建多组对比学习任务,来最大化地提取和利用多视图数据中的丰富信息;最后,将主推荐任务与对比学习结合起来进行联合训练,在MIND、Last-FM和Alibaba-iFashion这3个基准数据集上进行实验,结果表明,MKCLR在Recall和NDCG这两个评价指标上分别平均提升5.78%和8.68%,证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 图神经网络 多视图增强 对比学习 知识图谱 推荐算法
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自适应不完备多视角聚类
4
作者 陈梅 马学艳 +2 位作者 张弛 张锦宏 钱罗雄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1059-1073,共15页
高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。... 高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。在初始图构建中,AIM模型采用有效视角的相似度均值来填充对应位置的缺失值,以获取数据更加完整的潜在结构,同时引入稀疏约束来提高模型对噪声的鲁棒性;在图优化过程中,引入低秩约束捕获数据的全局结构,通过谱约束增强类内数据间的紧密性,使仿射图具有更清晰的块对角结构,并引入一致性约束最小化各视角的仿射图与一致表征之间的差异来捕获视角间的互补信息,得到具有高鉴别特征的一致鲁棒表征图。与9种不完备多视角聚类方法在真实和多种缺失率下仿真的不完备多视角数据集中进行实验对比,结果表明:AIM模型均获得了最好的聚类性能。 展开更多
关键词 自适应构图 低秩表示 图融合 图算法 不完备多视角聚类
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梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测
5
作者 张英俊 闫薇薇 +2 位作者 谢斌红 张睿 陆望东 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2203-2210,共8页
开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDF... 开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDFN-OWOD)网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块(GDRM),即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类(GSBC)算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器(FN-BC)选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T1、T2、T3任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差(A-OSE)分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。 展开更多
关键词 开放世界目标检测 反向传播梯度 图分割算法 特征范数 卷积神经网络
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有向无环图建模的自动导引车任务调度优化
6
作者 胡毅 崔梦笙 +1 位作者 张曦阳 赵彦庆 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1680-1688,共9页
针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约... 针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约束和任务节点信息随环境变化,以最小化AGV行驶总距离为目标,建立基于有向无环图建模的动态旅行商问题(DAGDTSP)模型,提出改进遗传算法(IGA)求解模型.实验结果表明,针对AGV任务调度方案的优化,利用IGA算法,能够有效地求解固定任务选择策略下的优化调度方案. BPSO嵌套框架能够提升求解质量,所求解的优化调度方案能够在一定程度上适应任务变化. DAGDTSP模型在不同环境参数设置的测试问题上具备准确性. 展开更多
关键词 任务调度 行驶总距离 有向无环图 遗传算法 粒子群优化算法
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基于改进二部图算法的数字化推荐系统研究
7
作者 王鸿雁 《自动化与仪器仪表》 2025年第5期227-231,共5页
为了解决数字化推荐系统在处理大规模数据时存在的数据稀疏性问题,研究提出了一种改进的二部图推荐算法,通过整合用户-项目互动和标签信息,以优化推荐系统资源分配策略。实验结果表明,该算法在精准率、召回率和F1值上均优于传统算法,其... 为了解决数字化推荐系统在处理大规模数据时存在的数据稀疏性问题,研究提出了一种改进的二部图推荐算法,通过整合用户-项目互动和标签信息,以优化推荐系统资源分配策略。实验结果表明,该算法在精准率、召回率和F1值上均优于传统算法,其中精准率为0.91,召回率为0.93,F1值为0.94,改进后的算法显著提升了传统算法的质量。研究提出的推荐系统在财务经济领域的推荐误差主要集中在0.00至0.02的低误差区间,显示出较高的推荐准确性。研究结果说明通过融合标签信息可以显著提升推荐系统的性能,尤其是在财务经济领域。研究为财务经济领域的推荐系统提供了一种新的解决方案,为实现更精准的个性化推荐服务提供了参考。 展开更多
关键词 二部图算法 数字化 推荐系统 标签信息 优化设计
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基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法 被引量：1
8
作者 陈熙源 崔天昊 钟雨露 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期81-91,共11页
在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能... 在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能和估计精度,针对传统因子图优化算法中量测噪声协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段将自适应MCMC引入因子图优化框架,在先验中通过MCMC算法将对后验概率采样转化为对先验概率和似然概率的乘积进行采样,并引入自适应策略提高采样效率,得到后验概率对应的样本集。在后验中,通过KL散度最小化近似后验和真实后验,从而精确估计GNSS时变量测噪声协方差;其次,引入新息χ^(2)检测算法,通过构建假设检验统计量和量测异常边界值来检测和剔除粗差。所提方法在减小粗差干扰的同时能有效估计GNSS时变量测噪声。由INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验表明,所提方法相比普通因子图优化算法和基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化算法在水平定位均方根误差上分别减小了20.4%、11.9%和71.6%、25.2%,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 因子图优化 自适应MCMC 新息χ^(2)检测算法
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基于图神经网络的兴趣点推荐方法研究进展
9
作者 方金凤 陈祖颐 《科技导报》 北大核心 2025年第9期76-83,共8页
交叉学科是新科学的生长点,是科学发展的必然趋势。基于位置服务的重要应用——兴趣点推荐,作为计算机学科与地理信息学科相交叉的研究课题,对于推动2个学科在时空数据分析等相关领域的交叉融合研究具有重要作用。分析了兴趣点推荐的影... 交叉学科是新科学的生长点,是科学发展的必然趋势。基于位置服务的重要应用——兴趣点推荐,作为计算机学科与地理信息学科相交叉的研究课题,对于推动2个学科在时空数据分析等相关领域的交叉融合研究具有重要作用。分析了兴趣点推荐的影响因素即地理位置、时间因素、社交关系和流行度,重点阐述了基于图神经网络的兴趣点推荐方法,包括基于图注意力网络、图卷积网络、图自编码器的推荐,并对其特点进行对比;讨论了在兴趣点推荐中存在的一些关键挑战,如数据稀疏性、冷启动问题和用户动态偏好问题,并针对各项挑战提出相应的解决思路,提出了结合多种影响因素的推荐,跨领域推荐以及动态偏好推荐的发展趋势。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 基于位置的服务 图神经网络 推荐算法
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基于有限情报的事理图谱补全模型研究
10
作者 谭龙江 《情报杂志》 北大核心 2025年第12期137-144,共8页
[研究目的]事理图谱补全对于大模型等生成式人工智能工具进行推理、分析、对比、归纳、总结等工作具有重要的意义。现有研究忽视了实体和事件的多维性和复杂性,过度关注实体节点和事件链接的预测,导致补全率与处理效率较低。针对上述问... [研究目的]事理图谱补全对于大模型等生成式人工智能工具进行推理、分析、对比、归纳、总结等工作具有重要的意义。现有研究忽视了实体和事件的多维性和复杂性,过度关注实体节点和事件链接的预测,导致补全率与处理效率较低。针对上述问题,提出基于有限情报对齐的事理图谱补全模型。[研究方法]首先,该模型以有限的情报与事件信息空间为补全信息源,通过子事件逻辑探源与事件结构发展两个补全子算法进行情报对齐以及要素筛选;其次,通过二次自动推理进行事理图谱补全,在事理发展段序列中不断迭代补全;最后,运用补全预评估算法,通过情报融合,对事理图谱的各元素权重进行预测。[研究结果/结论]通过8个社会舆情、自然灾害等类型事理图谱的补全实验证明,该模型及相关算法能够基于有限情报集合,高效和准确地完成事理图谱的补全,子事件补全率、结构补全率以及线索补全率均较高。 展开更多
关键词 情报分析 有限情报 事理图谱 补全模型 评估算法
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基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法 被引量：3
11
作者 毛腾 褚菲 +1 位作者 王建文 王福利 《控制与决策》 北大核心 2025年第2期497-506,共10页
针对煤泥浮选过程中因原煤属性变化、关键变量参数波动导致的产品质量下降甚至异常工况问题,提出一种基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法.该方法将煤泥浮选过程划分为若干相互关联的局部模块,并... 针对煤泥浮选过程中因原煤属性变化、关键变量参数波动导致的产品质量下降甚至异常工况问题,提出一种基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法.该方法将煤泥浮选过程划分为若干相互关联的局部模块,并建立相应的局部混合贝叶斯网络模型;然后利用关联变量确定煤泥浮选过程的全局混合贝叶斯网络模型,有效提升建模的效率和精度.该模型在离散贝叶斯网络的基础上通过引入连续节点提升控制决策的推理精度.当煤泥浮选过程发生异常工况时,首先利用贡献图算法识别导致异常工况的局部模块,通过贝叶斯推理获取安全运行控制决策,消除异常工况;在此基础上结合模拟退火算法获取产品质量控制决策,进一步提升产品煤质量.最后,通过煤泥浮选过程仿真实验验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 分布式建模 混合贝叶斯网络 煤泥浮选过程 安全运行与产品质量一体化控制 贡献图算法 模拟退火算法
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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法 被引量：1
12
作者 秦学斌 许爱珍 周毓凡 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期181-188,共8页
由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-t... 由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构对点云数据进行精简和滤波,剔除点云数据中的异常点和高噪声点;再通过基于K-means聚类对精简后的点云数据进行图卷积神经网络运算提取出地面点,非地面点通过聚类方法寻找邻域构成三角面,利用三角面的法向量拟合非地面即得到曲面;最后计算拟合最优地面和非地面的交线即为所求的道路边界线。试验结果表明:提出的道路边界检测算法能很好地检测出边界线,为矿山道路无人驾驶提供安全范围,有助于提升无人运行矿车驾驶的安全性。 展开更多
关键词 点云滤波 kd-tree算法 K-MEANS聚类 图卷积网络 边界线检测
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基于粒子群算法的社会网络k-度匿名图修改方法
13
作者 李晓晔 王小进 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2025年第1期27-35,共9页
针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量大,忽略社会网络的结构等问题,提出一种保护社会网络社区结构的基于粒子群算法的k-度匿名方法。首先,使用贪婪算法对社会网络图的节点进行划分,得到节点欲达成k-度匿名所需增加的度... 针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量大,忽略社会网络的结构等问题,提出一种保护社会网络社区结构的基于粒子群算法的k-度匿名方法。首先,使用贪婪算法对社会网络图的节点进行划分,得到节点欲达成k-度匿名所需增加的度数序列;其次,引入社区发现,减少图结构的损失;最后,基于粒子群算法对图进行边添加,满足k-度匿名。实验使用平均路径长度、平均聚类系数和传递性作为评价指标,在3个数据集上对提出的方法进行实验测试。结果表明,该方法能抵御度属性的攻击,较好地保护了网络图的社区结构,同时降低了图的信息损失量。 展开更多
关键词 社会网络 k-度匿名 粒子群算法 图修改
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若干类联图的邻点可约边标号
14
作者 李敬文 孙亮晶 +1 位作者 黄聪 王江 《华中师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期878-885,共8页
对于一个简单无向连通图G(V,E),若存在映射f:E(G)→{1,2,…,|E|},且对于图中所有相邻且度相同的顶点,都有标号和相同,则称f为图G的邻点可约边标号(AVREL).本文在学习研究已有图标号算法的基础上,设计了一种启发式搜索算法,利用该算法对1... 对于一个简单无向连通图G(V,E),若存在映射f:E(G)→{1,2,…,|E|},且对于图中所有相邻且度相同的顶点,都有标号和相同,则称f为图G的邻点可约边标号(AVREL).本文在学习研究已有图标号算法的基础上,设计了一种启发式搜索算法,利用该算法对15个顶点以内的联图进行标号,得到了邻点可约边标号的结果集,接着分析结果集,总结圈图与路图、星图和完全图形成的各类联图在有限点内的标号规律,并给出相关定理及证明。 展开更多
关键词 圈图 联图 邻点可约边标号 标号算法
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基于图神经网络铁路桥梁主梁推荐算法研究 被引量：1
15
作者 柏华军 郑洪 +1 位作者 陈瓴 桂浩 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期72-79,共8页
随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基... 随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基于图神经网络AGOAM模型的铁路桥梁主梁推荐算法,实现桥跨范围控制点的主梁选型,为桥跨方案智能决策算法提供支撑。深入研究前沿智能推荐技术,提出由预处理层、子图构建层、节点匹配层、图池化层和图匹配层组成的AGOAM模型,基于控制点-梁型的内外部属性交互技术和融合注意力机制的本体特征加强技术,实现控制点和梁型图谱嵌入表示优化和基于相识度算法控制点与梁型高效匹配。模型在验证集AUC、LogLoss、Precision、NDCG指标表明,算法准确度、排序能力和推荐质量效果良好。 展开更多
关键词 铁路桥梁 布孔设计 图神经网络 智能设计 注意力机制 推荐算法 相识度算法
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基于快速特征逼近谱图注意力网络的滚动轴承半监督智能故障诊断研究
16
作者 宁少慧 杜越 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期33-39,共7页
基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据... 基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据,丰富了数据特征;将图数据输入到构建的诊断模型中,学习故障信息特征,并分析不同的标签比例训练集的诊断结果。同时,分析了Sum、Mean、Max 3种池化方式和超参数对诊断模型的影响;最后,分别在两组实验轴承数据集上进行验证。结果表明:所提模型可以有效地捕获图的全局模式,降低计算复杂度,在全监督诊断任务中其诊断准确率可以保持在99%以上;在标签比例为10%的半监督任务中,其诊断准确率仍能保持在93.5%,所提诊断模型在半监督任务中有良好表现。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 快速特征逼近谱图注意力网络 K近邻图算法
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基于障碍图的移动工件搜索混合算法求解分布式作业车间调度问题
17
作者 赵诗奎 黄林 +1 位作者 刘子辉 郑岩 《机械工程学报》 北大核心 2025年第10期479-494,共16页
针对分布式作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,设计基于障碍图的移动工件搜索混合算法。基于障碍图的移动工件搜索可以实现工件级尺度搜索。当工件将要插入已有调度方案时,首先,采用快速路径规划算法求解路径。然后,根据路径... 针对分布式作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,设计基于障碍图的移动工件搜索混合算法。基于障碍图的移动工件搜索可以实现工件级尺度搜索。当工件将要插入已有调度方案时,首先,采用快速路径规划算法求解路径。然后,根据路径解码规则科学的插入工件,保证工件插入之后新解的可行性和较优性。构建三种移动工件搜索方法:关键工厂自身移动工件搜索,移动关键工厂的工件到其他工厂进行搜索,关键工厂与其他工厂的工件交换进行搜索。三种移动工件搜索方法不仅适用于单个工厂的优化,而且可以在工厂之间进行移动或交换工件搜索,解决了工件的工厂选择问题。混合禁忌搜索算法,结合邻域结构对关键工厂进行集中搜索,进一步提升求解质量。通过对基准算例进行测试,验证了所提混合算法的有效性。特别是,所提算法刷新了多个基准算例的最优解。同时,移动工件搜索亦可作为共性技术用于求解其他作业车间调度扩展问题。 展开更多
关键词 分布式作业车间调度 障碍图 移动工件搜索 混合算法 最大完工时间
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利用知识图神经推荐算法实时评估危险品道路运输风险
18
作者 王占中 兰若冰 +1 位作者 杨萌 张书源 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1253-1261,共9页
基于知识图神经推荐算法(KGCN)进行危险品道路运输实时风险评估,旨在通过实时评估危险品道路运输风险,及时发现高风险因素,提前调整运输状态,降低危险品道路运输发生风险的概率和避免造成严重的事故后果。构建危险品道路运输事件知识图... 基于知识图神经推荐算法(KGCN)进行危险品道路运输实时风险评估,旨在通过实时评估危险品道路运输风险,及时发现高风险因素,提前调整运输状态,降低危险品道路运输发生风险的概率和避免造成严重的事故后果。构建危险品道路运输事件知识图谱,基于图神经网络(GNN)将该知识图谱嵌入推荐算法,计算风险因素导致风险事件发生的可能性,针对危险品道路运输事件给出个性化的风险评估结果。该方法简化了实时数据处理操作,克服了实时数据稀疏的困难,以54097条货物道路运输报警数据为实例进行验证,得出AUC值稳定在0.83左右,计算结果可靠。 展开更多
关键词 道路运输 实时风险评估 知识图谱 图神经网络 推荐算法
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面向科研想法挖掘的问题——方法组合推荐研究 被引量：2
19
作者 周则旭 韩红旗 +2 位作者 张均胜 吴光 徐紫燕 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第6期178-186,共9页
[目的/意义]科技论文中包含的问题以及解决方法是描述科学研究成果的重要组成部分,对问题与方法的新组合进行挖掘可以得到科研想法,这些新的想法有可能启发研究者的思路、促进科研创新。[方法/过程]提出一个科研想法挖掘的方案。首先,... [目的/意义]科技论文中包含的问题以及解决方法是描述科学研究成果的重要组成部分,对问题与方法的新组合进行挖掘可以得到科研想法,这些新的想法有可能启发研究者的思路、促进科研创新。[方法/过程]提出一个科研想法挖掘的方案。首先,利用通用信息抽取模型在少样本情况下实现从科技论文中识别问题与方法,建立问题—方法网络。其次,利用基于图神经网络的推荐算法,通过改进推荐算法的排序机制,挖掘问题与方法的新组合作为科研想法。[结果/结论]选取情报学领域的部分代表性期刊进行实证研究,实验结果证实提出的问题—方法组合推荐方案能够挖掘出新的科研想法。改进的基于图神经网络的推荐算法在科研想法挖掘上具有较好的效果。 展开更多
关键词 科研想法 想法挖掘 问题解决方法 推荐算法 图神经网络
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面向飞机表面视觉检查的无人机覆盖路径规划 被引量：2
20
作者 陈威 王从庆 +1 位作者 曾强 李战 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第4期1206-1213,共8页
为了高效规划无人机执行飞机表面视觉检查任务时的飞行路径,提出一种基于自适应混合采样策略的覆盖路径规划算法,通过视点生成、视点筛选和覆盖路径规划求解无人机最优检查路径。首先,基于待检查飞机模型进行视线最优采样和自适应补充采... 为了高效规划无人机执行飞机表面视觉检查任务时的飞行路径,提出一种基于自适应混合采样策略的覆盖路径规划算法,通过视点生成、视点筛选和覆盖路径规划求解无人机最优检查路径。首先,基于待检查飞机模型进行视线最优采样和自适应补充采样,生成冗余视点集合。然后,采用一种基于动态加权启发式的图搜索算法,搜索并选择一组提供增量覆盖的有效视点。最后,在原Lin-Kernighan启发式(Lin-Kernighan heuristic,LKH)算法中设计了路径碰撞检测模块,并通过改进后的LKH算法求解无人机无碰撞检查路径。仿真实验结果表明,所提算法在两种不同场景下规划出的无人机检查路径最大飞机表面覆盖率分别为93.44%和96.44%,在路径长度、视点数量和算法耗费时间方面均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 飞机表面检查 覆盖路径规划 自适应混合采样 图搜索算法 无人机
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