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Research on Higher Education Collaborative Management Platform Based on Relationship Graph
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作者 Aiyan Wu 《Journal on Artificial Intelligence》 2022年第2期77-84,共8页
According to the current problems of higher education management informatization,this paper puts forward a development scheme of collaborative platform on education management.The main technology includes three parts... According to the current problems of higher education management informatization,this paper puts forward a development scheme of collaborative platform on education management.The main technology includes three parts.First,integrate the distributed database and use two-tier linked list to realize dynamic data access.Second,the relation graph is used to display the data of each student,so as to realize the visual sharing of data.Third,realize the collaborative information security mechanism from three aspects to ensure the legal sharing of data.Finally,the platform development is completed with Java.It can help to improve the effectiveness of educating students. 展开更多
关键词 Collaborative management relationship graph linked list
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Construction of a Maritime Knowledge Graph Using GraphRAG for Entity and Relationship Extraction from Maritime Documents 被引量:4
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作者 Yi Han Tao Yang +2 位作者 Meng Yuan Pinghua Hu Chen Li 《Journal of Computer and Communications》 2025年第2期68-93,共26页
In the international shipping industry, digital intelligence transformation has become essential, with both governments and enterprises actively working to integrate diverse datasets. The domain of maritime and shippi... In the international shipping industry, digital intelligence transformation has become essential, with both governments and enterprises actively working to integrate diverse datasets. The domain of maritime and shipping is characterized by a vast array of document types, filled with complex, large-scale, and often chaotic knowledge and relationships. Effectively managing these documents is crucial for developing a Large Language Model (LLM) in the maritime domain, enabling practitioners to access and leverage valuable information. A Knowledge Graph (KG) offers a state-of-the-art solution for enhancing knowledge retrieval, providing more accurate responses and enabling context-aware reasoning. This paper presents a framework for utilizing maritime and shipping documents to construct a knowledge graph using GraphRAG, a hybrid tool combining graph-based retrieval and generation capabilities. The extraction of entities and relationships from these documents and the KG construction process are detailed. Furthermore, the KG is integrated with an LLM to develop a Q&A system, demonstrating that the system significantly improves answer accuracy compared to traditional LLMs. Additionally, the KG construction process is up to 50% faster than conventional LLM-based approaches, underscoring the efficiency of our method. This study provides a promising approach to digital intelligence in shipping, advancing knowledge accessibility and decision-making. 展开更多
关键词 Maritime Knowledge graph graphRAG Entity and relationship Extraction Document Management
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基于Graph Transformer和自编码器的多层次业务流程异常检测方法
3
作者 方新升 方贤文 +1 位作者 刘聪 卢可 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第3期975-989,共15页
由于各种因素的影响,业务流程不可避免地会出现异常情况,精准地检测出执行中的异常,能够保障流程的合理运行。目前先进的异常检测技术利用深度学习方法,通过编码的方式来输入流程中的控制流和数据流信息以实现对活动、时间等属性的异常... 由于各种因素的影响,业务流程不可避免地会出现异常情况,精准地检测出执行中的异常,能够保障流程的合理运行。目前先进的异常检测技术利用深度学习方法,通过编码的方式来输入流程中的控制流和数据流信息以实现对活动、时间等属性的异常检测,但是该方式难以表征流程活动间的行为关系且控制流和数据流交互不具体,针对该问题,本文提出一种基于Graph Transformer和自编码器的多层次业务流程异常检测方法(MLGTAE),该方法首先利用Petri网表征流程中的实体行为,并结合流程中的时间、资源等数据属性实现多层次迹图的构造,然后通过Graph Transformer作为编码器提取图中的行为信息和数据信息,最后利用注意力机制实现行为和数据的深度交互,并利用解码器重建检测异常。该方法通过多个真实数据集进行验证,结果表明提出的方法在活动层次和数据属性层次上的异常检测效果都优于对比方法。 展开更多
关键词 PETRI网 graph Transformer 行为足迹 行为关系 业务流程异常检测
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Application of rough graph in relationship mining 被引量:2
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作者 He Tong Xue Peijun Shi Kaiquan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第4期742-747,共6页
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 relations... 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. 展开更多
关键词 rough graph weighted rough graph class shortest path dijkstra algorithm relationship mining
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基于SPMA框架的数据集结构对链接预测性能影响机制研究
5
作者 姜小波 邓亚东 邱崧 《计算机学报》 北大核心 2026年第3期520-534,共15页
针对知识图谱链接预测任务中数据去冗余操作(剔除逆向与对称关系三元组)导致的模型性能显著下降及优化困难问题,本研究提出结构扰动与多视角分析框架SPMA(Structural Perturbation and Multi-view Analysis Framework),系统探究数据结... 针对知识图谱链接预测任务中数据去冗余操作(剔除逆向与对称关系三元组)导致的模型性能显著下降及优化困难问题,本研究提出结构扰动与多视角分析框架SPMA(Structural Perturbation and Multi-view Analysis Framework),系统探究数据结构特征对模型性能的作用机制。以FB15k-237为基准数据集,该框架构建“结构特征-性能指标-作用机制”三维分析体系,整合结构扰动生成、量化评估及多视角解释方法,形成可迁移的通用分析范式。研究首先开发基于启发式广度优先搜索的连通子图采样算法,构建结构特征差异化子图集合。通过敏感性实验发现,关系类别分布不均衡构成关键结构性瓶颈,其负向影响在不同采样场景下呈现显著相关性。进一步通过收敛动态分析、梯度分布解析和嵌入空间可视化等多维度方法,揭示不同关系类别对优化强度、梯度贡献度及空间结构需求存在显著差异,这种内在冲突导致模型难以达成多目标优化平衡。TransE、ComplEx、SEGNN等主流模型上的系统性验证表明:性能制约主要源于数据结构固有特征而非模型架构限制。本研究建立的SPMA框架为知识图谱数据质量评估、结构优化及模型训练策略设计提供了新的理论工具。 展开更多
关键词 知识图谱嵌入 链接预测 机制研究 关系类别分布 LIME模型
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基于多模态特征自适应融合与空间关系图网络表达的城市土地利用精细分类方法
6
作者 陈杰 许天一 +4 位作者 张俊 郭亚 李会婷 朱晶茹 赵军 《时空信息学报》 2026年第1期53-67,共15页
土地利用精细分类是支撑城市国土空间规划监管、土地资源优化配置与动态监测的关键。现有研究在面临高密度建成区和功能混合区等地物边界模糊、过渡带语义混淆与斑块尺度较小等情形时,主要采取多源融合策略进行像素级分类,易受时相差异... 土地利用精细分类是支撑城市国土空间规划监管、土地资源优化配置与动态监测的关键。现有研究在面临高密度建成区和功能混合区等地物边界模糊、过渡带语义混淆与斑块尺度较小等情形时,主要采取多源融合策略进行像素级分类,易受时相差异、传感器特性及数据质量不一致等因素干扰,且难以兼顾分类稳定性与空间结构完整性。因此,提出一种基于多模态特征自适应融合与空间关系图网络表达的城市土地利用精细分类方法。引入多时相自编码器进行基于对比学习的时空表征;设计由瓶颈注意力机制与多层感知器构成的自适应融合模块,整合光学影像、SAR数据与关注点等多源信息,提升跨模态语义一致性;进而,基于超像素构建超像素–邻域图结构,并在图神经网络中显式建模空间邻接关系与边界连续性约束。以深圳市为研究案例,结果表明,所提方法在复杂城市场景下优于HRNet、Paraformer等已有先进主流模型,总体精度、Kappa系数结果分别达到90.9%、86.8%,尤其在小斑块保留、过渡带识别及边界连续性等方面具有优势。 展开更多
关键词 多模态 特征融合 空间关系 图神经网络 土地利用分类
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STAT3抑制剂-RDp002衍生物的QSAR模型构建
7
作者 戴文杰 杨玉波 +3 位作者 徐红运 刘亚青 刘澜涛 徐学军 《商丘师范学院学报》 2026年第3期53-59,共7页
对一组具有STAT3抑制活性测定数据的RDp002衍生物(RDa系列)进行了系统的分子建模研究.构建三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,阐明RDa系列化合物的结构特征与生物活性之间的关联,明确增强STAT3抑制效力的关键分子场分布.分子对接研究进一... 对一组具有STAT3抑制活性测定数据的RDp002衍生物(RDa系列)进行了系统的分子建模研究.构建三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,阐明RDa系列化合物的结构特征与生物活性之间的关联,明确增强STAT3抑制效力的关键分子场分布.分子对接研究进一步解析化合物与STAT3 SH2结构域的结合模式.基于深度学习图神经网络的方法,对化合物进行表征,以14维的节点特性和6维的边特征作为输入,构造活性预测模型,表现出较好的预测能力.皮摩尔级的活性先导分子RDa002进行20 ns的分子动力学模拟.3D-QSAR模型成功揭示了RDa系列化合物中调控STAT3抑制活性的关键结构特征,为设计具有优化立体、电子及氢键特性的新一代抑制剂提供了理论依据.该方法为STAT3靶向药物的骨架优化与活性预测建立了标准化框架. 展开更多
关键词 RDa系列 STAT3抑制剂 定量构效关系(QSAR) 图神经网络 分子动力学
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深度融合句法和语义特征的情感三元组片段级抽取方法 被引量:1
8
作者 常轩伟 段利国 +2 位作者 陈嘉昊 崔娟娟 李爱萍 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期322-330,共9页
方面情感三元组抽取旨在以三元组的形式抽取出句子中包含的方面词及其对应的观点词和情感极性。现有的抽取模型存在未能充分挖掘句子中包含的句法和语义信息、多词实体边界识别错误等问题。对此,提出了一种深度融合句法信息和语义信息... 方面情感三元组抽取旨在以三元组的形式抽取出句子中包含的方面词及其对应的观点词和情感极性。现有的抽取模型存在未能充分挖掘句子中包含的句法和语义信息、多词实体边界识别错误等问题。对此,提出了一种深度融合句法信息和语义信息的片段抽取模型(Span Extractor Incorporating Semantic and Syntax Features,SESS)。SESS通过结合自注意力机制和多通道图卷积网络,深度挖掘句法与语义特征之间的关联,提升了模型对复杂句式和多词实体的处理能力。同时,模型采用基于片段的抽取方法抽取方面词和观点词,捕捉长实体的整体语义,减少情感不一致性的问题。在标准数据集ASTE-Data-V2上进行的实验表明,SESS在F1值上优于绝大多数对比模型,尤其在复杂语句和多对一、一对多情感关系的处理上表现出色。此外,消融实验和案例分析验证了模型各个模块的有效性及其对任务性能的贡献,进一步证明了所提方法的先进性和鲁棒性。 展开更多
关键词 方面情感三元组抽取 图卷积网络 自注意力机制 依存句法关系
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基于网络文本的地理实体语义关系提取技术研究综述
9
作者 马超 杜凯旋 王磊 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第1期75-88,共14页
【意义】地理实体语义关系提取是地理信息处理与自然语言处理交叉领域的核心任务,旨在从非结构化文本中识别地理实体,并抽取实体间的语义关联关系。作为地理信息科学从几何建模向认知智能转型的核心环节,地理实体语义关系提取技术通过... 【意义】地理实体语义关系提取是地理信息处理与自然语言处理交叉领域的核心任务,旨在从非结构化文本中识别地理实体,并抽取实体间的语义关联关系。作为地理信息科学从几何建模向认知智能转型的核心环节,地理实体语义关系提取技术通过解译实体间的时空交互机制建立实体间的逻辑关联,对于丰富地理实体数据内涵、实现人机兼容理解、支持复杂空间分析、提高地理信息智能化应用等方面具有重要作用。【分析】本文系统综述了基于网络文本的地理实体语义关系提取技术的研究进展,总结出基于规则方法、统计机器学习、深度学习三大类提取方法,详细分析了各类方法的技术演进路径、当前研究现状、方法适用性及缺点不足,并对地理实体语义关系提取技术的未来研究方向进行了展望。【目的】本研究旨在为相关研究者提供系统化的技术发展脉络梳理,帮助快速把握领域研究现状;关键技术的对比分析,为算法选型提供决策依据;前沿挑战与潜在突破方向的预判,启发创新性研究思路。 展开更多
关键词 地理实体 语义关系 关系提取 知识图谱 深度学习 空间关系 自然语言理解 关系推理
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基于知识图谱的舰船问答系统
10
作者 陈琨 陈思源 +3 位作者 张舵 高靖雯 李欣雨 刘军民 《工程数学学报》 北大核心 2026年第1期183-198,共16页
随着数字化改革与海洋信息化建设的推进,对于舰船数据信息整合与知识问答的需求更加迫切。基于知识图谱的问答系统因其相较于传统搜索引擎更智能、更高效、更准确的问答体验,越来越受到研究人员的重视。构建了舰船知识图谱,并基于知识... 随着数字化改革与海洋信息化建设的推进,对于舰船数据信息整合与知识问答的需求更加迫切。基于知识图谱的问答系统因其相较于传统搜索引擎更智能、更高效、更准确的问答体验,越来越受到研究人员的重视。构建了舰船知识图谱,并基于知识图谱实现了舰船知识问答系统的搭建。为更好地实现知识文本中三元组抽取与用户问题的意图识别,提出了一种融合BERT、卷积神经网络和注意力机制的BERT-CNN-Att命名实体识别模型,以及由BERT和双向长短时记忆网络构成的BERT-BiLSTM关系抽取模型。与知识抽取的传统神经网络不同,命名实体识别模型还引入了词汇反馈和词汇增强机制,实现了低层表征对高层信息的充分利用,极大丰富了语义的表征信息。实验结果表明,模型在命名实体识别与关系抽取任务中取得了很好的效果与明显的速度提升。此外,对问答系统架构进行了详细设计,最终构建了基于知识图谱的交互式舰船知识问答系统,测试结果显示该系统能够满足用户的舰船知识问答需求。 展开更多
关键词 知识图谱 舰船 命名实体识别 关系抽取 问答系统
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面向上下文感知服务推荐的知识图谱嵌入模型
11
作者 尼加提·纳吉米 鲁博 +3 位作者 邹帅 余长江 王肖丛 孙御骐 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第3期145-152,159,共9页
知识嵌入是实现感知推荐服务的有效方式,考虑上下文感知服务推荐的用户多样化需求和网络信息特征,提出一种知识图谱嵌入模型。该模型利用实体关系和实体邻近度构建知识图谱,并基于扩张神经网络的子图感知匹配,实现上下文感知服务推荐。... 知识嵌入是实现感知推荐服务的有效方式,考虑上下文感知服务推荐的用户多样化需求和网络信息特征,提出一种知识图谱嵌入模型。该模型利用实体关系和实体邻近度构建知识图谱,并基于扩张神经网络的子图感知匹配,实现上下文感知服务推荐。以公开可用商业信息为例的实验结果表明,该方法比现有基准方法的评价指标精度高出20%以上,具有更有效的参数敏感性和可扩展性,为实现上下文感知服务推荐提供了学习能力。 展开更多
关键词 上下文感知 服务推荐 知识图谱 实体关系 子图感知匹配
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基于知识图谱的《工程力学》课程教学改革实践与探索
12
作者 蔡宇轩 陈亮 +1 位作者 王思哲 张成一 《时代汽车》 2026年第2期40-42,共3页
传统的教学模式往往存在教学内容孤立、学生学习主动性不足、知识应用能力培养不够等问题,而知识图谱作为一种强大的知识表示与管理工具,为教育领域带来了新的发展机遇。基于系统化的知识点逻辑关系,构建课程数字化知识图谱,整合课程知... 传统的教学模式往往存在教学内容孤立、学生学习主动性不足、知识应用能力培养不够等问题,而知识图谱作为一种强大的知识表示与管理工具,为教育领域带来了新的发展机遇。基于系统化的知识点逻辑关系,构建课程数字化知识图谱,整合课程知识体系,提高教学内容的系统性与连贯性,并利用知识图谱辅助教学,提高学生的学习主动性和自主学习能力,具有重要的现实意义。笔者明确了《工程力学》课程知识图谱的构建思路,对课程知识点进行梳理,确定知识点之间的逻辑关系;基于超星学习通平台,构建《工程力学》知识图谱,并对知识图谱辅助课程教学方面的应用进行了探索。文章的课程知识图谱构建思路与方法可为知识图谱用于课程教学改革提供借鉴意义。 展开更多
关键词 知识图谱 工程力学 知识点 逻辑关系 辅助教学
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基于知识图谱的智能师生问答系统构建研究
13
作者 王瑛 许炜熔 《智能物联技术》 2026年第1期76-80,共5页
智慧教育环境中,教学互动逐渐朝结构化、语义化方向演进。问句表达呈现多样化、关联化特点。知识图谱可为复杂问句构建可推理的知识路径。基于此,围绕教学资源的语义建模、关系结构构建、节点检索机制及跨层路径推理策略开展研究。所提... 智慧教育环境中,教学互动逐渐朝结构化、语义化方向演进。问句表达呈现多样化、关联化特点。知识图谱可为复杂问句构建可推理的知识路径。基于此,围绕教学资源的语义建模、关系结构构建、节点检索机制及跨层路径推理策略开展研究。所提整体结构在语义解析、检索深度及路径组织方面表现出较高稳定性,能够为教育场景构建提供可实施的技术方案。 展开更多
关键词 知识图谱 语义解析 关系检索 路径推理
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基于AGCN的肾脏和肿瘤三维CT图像分割方法
14
作者 周晓晨 玄萍 《智能计算机与应用》 2026年第1期24-29,共6页
电子计算机断层(CT)扫描是目前辅助诊断肾脏肿瘤的影像学检查方法,所以识别出肾脏、肿瘤对于肾肿瘤患者的确诊至关重要。由于不同患者的肾脏、肿瘤的尺寸和所在位置各不相同,并且肿瘤与周围组织具有相似的纹理特征,因此通过CT扫描自动... 电子计算机断层(CT)扫描是目前辅助诊断肾脏肿瘤的影像学检查方法,所以识别出肾脏、肿瘤对于肾肿瘤患者的确诊至关重要。由于不同患者的肾脏、肿瘤的尺寸和所在位置各不相同,并且肿瘤与周围组织具有相似的纹理特征,因此通过CT扫描自动分割肿瘤是一项具有挑战性的任务。研究提出了一个新颖的基于自适应图卷积的分割模型,可以有效学习全局和局部图像区域节点间的空间关系。根据动态学习的特征为节点生成自适应卷积核,从而自适应地学习图像区域节点的特征。对比实验结果表明,本文提出的模型与几个先进的分割方法相比在Dice、IoU和HD距离方面均有所提升。 展开更多
关键词 CT图像分割 自适应图卷积 图像区域节点 空间关系
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基于可解释图注意力网络的新型电力系统无功优化
15
作者 刘晓菲 尹硕 +1 位作者 张艺涵 邓方钊 《电网技术》 北大核心 2026年第3期1008-1016,I0026-I0028,共12页
新能源出力的随机性和波动性加剧电网电压波动,严重影响电网的安全和经济运行。针对该问题,提出了一种基于可解释图注意力网络(graph attention network,GAT)的实时无功优化方法。首先,结合电网的物理信息,设计训练样本的标签。然后,利... 新能源出力的随机性和波动性加剧电网电压波动,严重影响电网的安全和经济运行。针对该问题,提出了一种基于可解释图注意力网络(graph attention network,GAT)的实时无功优化方法。首先,结合电网的物理信息,设计训练样本的标签。然后,利用GAT模型映射无功调节设备状态与新能源和负荷数据之间复杂的非线性关系,从而获得最优解。最后,基于沙普利加和解释(Shapley additive explanations,SHAP)的可解释机制,对GAT模型决策结果进行分析。以某实际电网为例,验证了所提方法具有更好的无功优化性能和更快的求解速度,且可解释方法能够帮助运行人员更好地理解和信任模型决策,提升新型电力系统运行的安全性和经济性水平。 展开更多
关键词 新型电力系统 图注意力网络 无功优化 非线性关系 沙普利加和解释
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基于图神经网络的多源数据关系建模方法
16
作者 张金宇 《移动信息》 2026年第2期142-144,共3页
图神经网络是一种基于图结构进行特征传播与表示学习的深度模型,能在非欧几何空间中完成复杂实体关系的高维建模,被广泛应用于图谱推理、结构分类、异构融合等任务中。文中提出了一种多源数据关系建模方法,设计节点嵌入映射机制与边通... 图神经网络是一种基于图结构进行特征传播与表示学习的深度模型,能在非欧几何空间中完成复杂实体关系的高维建模,被广泛应用于图谱推理、结构分类、异构融合等任务中。文中提出了一种多源数据关系建模方法,设计节点嵌入映射机制与边通道语义编码策略,引入路径一致性约束优化关系传播过程,统一结构表达与语义聚合方式,提升了图模型在异构环境下的关系识别与结构适应能力。 展开更多
关键词 图神经网络 多源数据 关系建模 特征编码
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多模态知识图谱补全方法综述
17
作者 王雪 张丽萍 +2 位作者 闫盛 李娜 张学飞 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期341-353,共13页
传统知识图谱(KG)虽然为网络中的信息提供了一种统一的且机器可理解的表示方式,但在处理多模态应用时逐渐暴露出局限性。为了应对这些局限性,研究者提出多模态知识图谱(MMKG)作为有效解决方案。然而,KG引入多模态数据后广泛存在模态融... 传统知识图谱(KG)虽然为网络中的信息提供了一种统一的且机器可理解的表示方式,但在处理多模态应用时逐渐暴露出局限性。为了应对这些局限性,研究者提出多模态知识图谱(MMKG)作为有效解决方案。然而,KG引入多模态数据后广泛存在模态融合不充分和推理困难的问题,这制约了MMKG的应用和发展。而多模态知识图谱补全(MMKGC)技术不仅能够在构建阶段充分融合跨模态信息,还能够在构建完成阶段预测缺失的链接,从而解决在模态融合和推理时遇到的问题。因此,对MMKG方法进行综述。首先,详尽阐述MMKGC的基本概述以及常用的基准数据集和评价指标;其次,将现有方法分为针对MMKG构建阶段的融合任务和构建完成阶段的推理任务,前者聚焦于关键技术如实体对齐和实体链接,后者则涵盖关系推理、信息缺失补全及多模态扩展这3类技术;再次,详细介绍了各类MMKGC方法,并分析它们的特点;最后,分析MMKGC方法面临的问题与挑战并总结前面的内容。 展开更多
关键词 多模态数据 多模态知识图谱 多模态知识图谱补全 实体对齐 关系推理
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多模态数据融合驱动的工业设备诊断大模型可解释性增强方法
18
作者 韩屹 《电子设计工程》 2026年第7期181-186,共6页
针对工业设备故障诊断中因故障模式多样性、隐蔽性与关联性导致诊断准确性低、可解释性差的问题,提出基于多模态知识图谱的大模型可解释性增强方法。该方法融合设备运行图像和时序数据,通过BERT-BiLSTM-Attention和视觉语义嵌入结合双... 针对工业设备故障诊断中因故障模式多样性、隐蔽性与关联性导致诊断准确性低、可解释性差的问题,提出基于多模态知识图谱的大模型可解释性增强方法。该方法融合设备运行图像和时序数据,通过BERT-BiLSTM-Attention和视觉语义嵌入结合双向门控循环单元提取信号和视觉模态特征,经过多模态特征融合门控机制融合特征并构建多模态知识图谱,同时引入协同推理规则增强图谱可解释性。测试结果表明,构建的实体-关系-实体三元组平均排序倒数的指标ℓr介于0.949~0.982之间,Hits@N的指标ςa均高于0.965;多模态融合门控机制处理耗时仅为68 ms,故障特征提取准确率达95%;协同推理规则对核心故障的触发频率达85~92次/100次诊断,推理步骤最少为5步。该方法有效提升了诊断的准确性与可解释性,为智能运维提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 工业设备诊断 多模态 知识图谱 模型可解释性 特征增强 实体关系
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TransGraph:一种基于变换的可视分析关联图 被引量:9
19
作者 杜晓敏 陈谊 李玥 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期79-89,共11页
图分析是揭示数据中复杂关联关系的一种有效手段,而可视化通常为该过程的核心组成部分.基于简化技术的图可视化方法可以降低图布局复杂度,减少视觉杂乱,提升用户体验,在分析复杂关联时有着重要的价值和优势.针对食品安全领域内的实际关... 图分析是揭示数据中复杂关联关系的一种有效手段,而可视化通常为该过程的核心组成部分.基于简化技术的图可视化方法可以降低图布局复杂度,减少视觉杂乱,提升用户体验,在分析复杂关联时有着重要的价值和优势.针对食品安全领域内的实际关联分析需求,在传统力导引图布局的基础上综合采用图过滤、节点聚类、鱼眼视图变换以及交互式分层探索等多种图简化技术,并结合donut圆环、放射环等可视化元素,提出了一种基于变换的可视分析关联图TransGraph,支持在对比展示数据关联的同时展现当前关注节点的数据分布和层次结构,并根据用户关注度交互式地逐层展示图的细节及节点相似性.基于水果蔬菜中的农药残留模拟数据集,设计并实现了一个可视分析系统PestResiTGVis,实验结果表明,采用TransGraph能够突出重点监管对象、全面地展现关联信息,从而有效地辅助相关监管部门及分析人员制定决策. 展开更多
关键词 图可视化 图简化 关联关系 可视分析 农药残留
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Drawing Weighted Directed Graph from It's Adjacency Matrix 被引量:1
20
作者 毛国勇 张武 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2005年第5期407-410,共4页
This paper proposes an algorithm for building weighted directed graph, defmes the weighted directed relationship matrix of the graph, and describes algorithm implementation using this matrix. Based on this algorithm, ... This paper proposes an algorithm for building weighted directed graph, defmes the weighted directed relationship matrix of the graph, and describes algorithm implementation using this matrix. Based on this algorithm, an effective way for building and drawing weighted directed graphs is presented, forming a foundation for visual implementation of the algorithm in the graph theory. 展开更多
关键词 weighted directed graph adjacency matrix relationship matrix.
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