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基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统设计 被引量:2
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作者 韩团军 雷栋元 +1 位作者 黄朝军 卢超 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期131-136,共6页
人体在运动过程中会产生微弱的生物电信号,其中蕴含着大量的控制信息。为了使用生物电信号中的信息控制机械臂动作,提出一种基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统,利用该系统对采集的原始信号进行滤波和放大。为了确定有效的sEMG,采用移... 人体在运动过程中会产生微弱的生物电信号,其中蕴含着大量的控制信息。为了使用生物电信号中的信息控制机械臂动作,提出一种基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统,利用该系统对采集的原始信号进行滤波和放大。为了确定有效的sEMG,采用移动平均法对处理信号进行划分。使用平均绝对值从数据片段中提取有效段数据,应用DTW算法将3路表面肌电信号融合,计算样本与模型之间的相似度,实现手势识别;再将识别后的信号通过无线模块发送到控制指令,以控制机械臂的动作;最后,采用提出的算法并结合6种类型的手势分类模型创建最佳特征模型。实验测试结果表明,使用动态时间规整(DTW)算法进行手势识别的平均准确率为93.752%,6种手势的平均模型匹配率达到92%,实现了肌电信号对机械臂的精确控制。由此证明所提方法的手势识别比传统的阈值控制开关更准确。 展开更多
关键词 手势识别 DTW算法 表面肌电图(sEMG) 特征提取 机械臂 手势检测
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图联邦学习:问题、方法与挑战 被引量:1
2
作者 王鑫 熊书博 孙凌云 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期362-373,共12页
图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据... 图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中。随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战。图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生。文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战。针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战。 展开更多
关键词 联邦学习 图神经网络 图联邦学习 隐私计算
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课程知识图谱自动构建综述 被引量:7
3
作者 冯筠 刘星雨 +1 位作者 栗凯旋 孙霞 《计算机技术与发展》 2025年第1期1-11,共11页
知识图谱技术正在不断成熟,在金融、医疗、教育等领域发挥着重要作用。在教育领域,课程知识图谱正逐渐成为教育数字化转型过程中的重要工具。虽然在国内外多年的研究下,实体抽取、关系抽取等通用知识图谱构建技术已经展现出良好的效果,... 知识图谱技术正在不断成熟,在金融、医疗、教育等领域发挥着重要作用。在教育领域,课程知识图谱正逐渐成为教育数字化转型过程中的重要工具。虽然在国内外多年的研究下,实体抽取、关系抽取等通用知识图谱构建技术已经展现出良好的效果,但受到教学场景及教学资源特征的影响,构建课程知识图谱的方法与构建通用图谱的方法相比存在不同之处,且目前缺少对课程知识图谱构建的综述研究。基于这种现状,该文从知识图谱的发展背景出发,回顾当前课程知识图谱的研究成果,并以课程图谱的具体应用场景为依据,重点探究课程知识图谱构建的任务定义、技术现状,总结图谱实际构建过程中的技术选择思路,并对一些方法的不足之处提出改进,有望构建出可满足多种教学任务的知识图谱,促进知识图谱与教育领域的融合。 展开更多
关键词 知识图谱 课程知识图谱 实体抽取 关系抽取 知识图谱构建
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大语言模型构建鼻炎医案知识图谱的应用研究
4
作者 李玥 洪海蓝 +1 位作者 李文林 杨涛 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期167-175,共9页
将大语言模型用于医案的自动化知识抽取,构建国医大师干祖望治疗鼻炎知识图谱,为中医药领域的智能化发展提供新思路和方法。采用干祖望教授的临床医案数据作为基础样本,使用OWL(Web ontology language)构建本体模型,确定抽取对象与关系... 将大语言模型用于医案的自动化知识抽取,构建国医大师干祖望治疗鼻炎知识图谱,为中医药领域的智能化发展提供新思路和方法。采用干祖望教授的临床医案数据作为基础样本,使用OWL(Web ontology language)构建本体模型,确定抽取对象与关系,再采用示范案例与关系列表结合的提示模板,引导大语言模型对医案数据进行自动化抽取实验,并使用Nebula Graph进行知识图谱的存储和可视化展示。与传统的知识抽取模型Bert-BiLSTM-CRF相比,ChatGPT4模型在综合指标上表现最佳,F1值达到82.75%,为快速处理非结构化医案数据提供了有效的解决方案,并实现了半自动化构建中医药领域知识图谱。利用大语言模型进行知识图谱构建,不仅为中医药领域的智能化提供了切实可行的方案,也为名老中医的诊疗经验传承和中医药知识图谱的快速构建贡献了新的研究思路,推动了中医药事业的发展。 展开更多
关键词 国医大师 干祖望 大语言模型 Nebula Graph
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图数据库与图计算在电力系统调度运行应用综述 被引量:1
5
作者 张沛 杨马婧 +6 位作者 张放 谢桦 刘广一 李文云 路学刚 王珍意 翟苏巍 《中国电力》 北大核心 2025年第3期119-131,共13页
随着新能源的广泛接入和大电网的互联,电力系统运行方式发生变革,数据量激增,对信息处理的时效性要求更高,系统关联性也更为复杂。为满足新型电力系统大规模、瞬时性、关联复杂等特征,实现高效的数据分析与计算,需要探索更先进的技术手... 随着新能源的广泛接入和大电网的互联,电力系统运行方式发生变革,数据量激增,对信息处理的时效性要求更高,系统关联性也更为复杂。为满足新型电力系统大规模、瞬时性、关联复杂等特征,实现高效的数据分析与计算,需要探索更先进的技术手段。对图数据库和图计算在电力系统中的应用进行了深入调研和综述。首先介绍图数据库和图计算的基本概念及其发展历程,然后系统梳理这些技术在电力系统中的具体应用案例,并进行分类概括。调研发现,图数据库和图计算在电力系统中的应用已初见成效,能够有效处理大规模、复杂关联的数据,提升电力系统数据分析与计算的效率和准确性,且在电力系统中应用前景广阔。随着技术的不断发展和完善,图数据库和图计算将在电力系统的智能化、自动化和高效化运行中发挥更加重要的作用。 展开更多
关键词 图数据库 图计算 电网一张图 电力系统分析 能量管理系统
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知识图谱驱动智能学习的内生逻辑 被引量:11
6
作者 吴杨 吕钰琪 +2 位作者 杜钧 牛红伟 郝佳 《中国电化教育》 北大核心 2025年第2期122-130,共9页
知识图谱愈加成为教育数字化基础设施的重要组成部分,相关应用逐渐增多,但知识图谱作用于教与学的应用逻辑与应用场景仍有待挖掘。基于当前的智能学习面临着碎片化严重、联通性不足、知识库缺失的问题,该研究以经典学习理论为基础,以学... 知识图谱愈加成为教育数字化基础设施的重要组成部分,相关应用逐渐增多,但知识图谱作用于教与学的应用逻辑与应用场景仍有待挖掘。基于当前的智能学习面临着碎片化严重、联通性不足、知识库缺失的问题,该研究以经典学习理论为基础,以学习者处理学习任务时的认知活动为状态,从认知心理的角度探究知识图谱驱动下的智能学习机制,为解决三个主要问题提出针对性的解决方案。第一,针对知识碎片化的问题,知识图谱通过将知识串联成网络,促进学习中的认知加工,减少碎片化学习;第二,针对知识点冗余的问题,知识图谱通过合并相同知识点、增加跨学科知识的联系,提高了学习中的智能联结,激发学习者主动探索,并主动形成知识构建活动;第三,针对知识库缺失的问题,知识图谱平台通过集成知识点、学习资源库与学生的学习行为,使学习的个性化推荐有据可依。基于学习者运用知识图谱学习的理论机制,未来知识图谱的教育教学创新方向将聚焦于个性化、自适应、探索性、反馈性的学习平台搭建,为推进教育教学的智能化变革提供理论支撑。 展开更多
关键词 知识图谱 智能学习 认知机制 学习理论
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基于不同故障传播路径差异化的故障诊断方法 被引量:1
7
作者 谭帅 王一帆 +2 位作者 姜庆超 侍洪波 宋冰 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期161-173,共13页
针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题,提出了一种基于不同故障传播路径差异化(Fault propagation path-aware network,FPPAN)的故障诊断方法.该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发,设计... 针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题,提出了一种基于不同故障传播路径差异化(Fault propagation path-aware network,FPPAN)的故障诊断方法.该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发,设计了基于k近邻筛选(k-nearest-neighbor,k-NN)和基于剪枝的k跳可达路径选择(Pruning-based k-hop reachable path selection,k-PHop)的两种故障源图的构建方式,构建“故障源图”.从故障在变量间的差异化表现着手,将基于特征的分类问题转换为基于结构关系的图匹配问题,利用该结构化信息优化过程特征,提升模型故障诊断性能.最后,通过田纳西−伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程和某海底盾构掘进施工过程进行仿真验证,实验结果证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 图神经网络 故障源图 故障根源 故障传播路径
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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:8
8
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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文化遗产数字化保护与应用研究综述 被引量:11
9
作者 耿国华 高健 +7 位作者 汤汶 张敏 曾升 高宏娟 王小凤 许阳 张雨禾 周明全 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-22,共22页
中国拥有丰富多样的物质与非物质文化遗产,利用数字化技术进行文化遗产的建模、保护与展示,已成为文化遗产保护领域以及计算机图形学、计算机视觉等相关领域的研究热点。西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心主要在三代文物... 中国拥有丰富多样的物质与非物质文化遗产,利用数字化技术进行文化遗产的建模、保护与展示,已成为文化遗产保护领域以及计算机图形学、计算机视觉等相关领域的研究热点。西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心主要在三代文物采集建模设备、智慧博物馆建设、陶瓷器文物虚拟复原、古代人物面貌复原以及秦腔的智能媒体融合全息展演5个方面展开研究。然而,由于物质文化遗产与非物质文化遗产的本质不同,在建模方法、修复保护技术以及展示形式方面遇到诸多挑战:①现有文物数字化建模设备效率不高,且需要大量人工干预;②文物种类繁多、特征复杂、形态各异、语义丰富,需要开发适合中国文物的知识抽取和知识图谱构建方法,以实现高效的文物组织与展示;③对破损文物碎片的形状表示、描述方法以及自动重组的研究;④古代人物面貌的虚拟复原及性别和种族的识别;⑤全息展演技术面临高计算性能需求、艺术与技术融合的精准度、硬件兼容性、实时性、沉浸感和互动性等挑战。针对这5个方面的需求和挑战,首先,对近些年的相关领域的研究进行综述;然后,总结西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心的系列成果;最后,对文化遗产数字化领域的未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 文化遗产数字化 智慧博物馆 文物虚拟复原 知识图谱 全息展演技术
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基于科学知识图谱的国内动物福利研究的可视化分析 被引量:2
10
作者 王永才 王上 +4 位作者 高腾云 田亚东 李国喜 孙桂荣 康相涛 《家畜生态学报》 北大核心 2025年第1期70-76,124,共8页
选取2001-2022年CNKI数据库收录的4328篇动物福利研究文献为样本,基于知识图谱软件进行可视化分析,厘清中国动物福利研究的现状和热点,并探索其发展趋势。研究结果表明,中国动物福利研究大致可分为加速起步、平稳发展、迈入转型3个阶段... 选取2001-2022年CNKI数据库收录的4328篇动物福利研究文献为样本,基于知识图谱软件进行可视化分析,厘清中国动物福利研究的现状和热点,并探索其发展趋势。研究结果表明,中国动物福利研究大致可分为加速起步、平稳发展、迈入转型3个阶段,呈现出成熟稳定的发展态势;动物福利的研究氛围不浓、年度发文数量有限,专业研究人员较少、团队规模小且合作不紧密;研究热点主要集中在贸易壁垒、动物福利立法、实验动物、动物伦理、动物福利教育、动物福利技术及评价等方面。环境丰容、福利技术、动物伦理、动物福利对生物安全、生长性能的影响将是国内动物福利未来一定时期的研究重点,动物福利立法和国民教育及专业教育方面的研究与实践需要进一步加强。 展开更多
关键词 动物福利 知识图谱 研究进展 发展趋势 可视化
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基于混合因果逻辑的尾矿坝事故知识图谱构建与应用 被引量:3
11
作者 郭梨 高元 +1 位作者 吴昊 杨震 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期233-242,共10页
针对尾矿坝事故风险分析的复杂性和不确定性,提出了一种基于混合因果逻辑的尾矿坝事故知识图谱构建与应用方法。该方法首先设计了尾矿坝事故风险分析的混合因果逻辑模型框架,针对尾矿坝自身风险,识别确定性因果逻辑关系;针对人为组织失... 针对尾矿坝事故风险分析的复杂性和不确定性,提出了一种基于混合因果逻辑的尾矿坝事故知识图谱构建与应用方法。该方法首先设计了尾矿坝事故风险分析的混合因果逻辑模型框架,针对尾矿坝自身风险,识别确定性因果逻辑关系;针对人为组织失误,识别非确定性的因果关系。在此模型中,事件序列图位于最顶层,用于风险逻辑演化和计算事故发生概率;中间层为故障树,探究关键事件发生的原因;贝叶斯网络位于最底层,分析具有变化性且相互关联的事件或因子的影响,评估人为和组织失效的概率。然后根据所得到的节点及其之间的逻辑关系,采用Python+Neo4j方法转化为基于混合因果逻辑的尾矿坝事故知识图谱。以降雨引发的尾矿坝事故为例,分析了尾矿坝事故的主要原因和影响因素,以及它们之间的因果关系,利用混合因果逻辑模型对尾矿坝事故风险进行了定量和定性的推理和分析,并构建了相应的知识图谱。研究结果表明:该方法能够综合考虑尾矿坝事故风险的复杂性和不确定性,从多个角度以图形化方式描述事故的演化机理,为尾矿坝风险管理提供了一种有效工具。 展开更多
关键词 混合因果逻辑 知识图谱 尾矿坝事故 风险评估
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城市排水管网流量预测多视图时空图神经网络模型 被引量:2
12
作者 涂伟 池向沅 +3 位作者 赵天鸿 杨剑 朱世平 陈德莉 《测绘学报》 北大核心 2025年第2期334-344,共11页
城市排水管网的流量是其运行效率和安全的关键指标,准确的流量预测对排水管网运行风险预警、优化其运行效率及规划布局至关重要。水流量不仅受到其自身动力学特性的影响,还与管网的空间结构紧密相关,但传统水流量预测方法较少关注水流... 城市排水管网的流量是其运行效率和安全的关键指标,准确的流量预测对排水管网运行风险预警、优化其运行效率及规划布局至关重要。水流量不仅受到其自身动力学特性的影响,还与管网的空间结构紧密相关,但传统水流量预测方法较少关注水流在管道之间复杂多维的空间依赖关系。针对这一问题,本文提出了一种基于多视图的时空图网络模型,该模型综合考虑了排水管网的空间邻近性和节点间的属性相似性。分别构建最近邻拓扑视图与流量相似性属性视图,使用时空图卷积网络挖掘流量特征的内在时空依赖,利用注意力机制对多个视图的时空依赖特征进行融合以获得流量预测值。利用某市排水管网历史水流监测数据进行试验,结果表明本文提出的多视图时空图神经网络模型取得了较好的预测性能,多视图对比试验验证了不同视图在模型中起到的贡献。 展开更多
关键词 管网流量预测 多视图 时空图网络 图深度学习
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基于多通道表面肌电传感器的手势识别
13
作者 张劲勇 韩倩 +1 位作者 陈俞强 郭剑岚 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期44-47,51,共5页
针对多通道表面肌电(sEMG)传感器手势识别精度提升需求,提出新型手势识别框架,采用连续小波变换(CWT)将信号转为时频图,设计DIFT-Net分类网络,集成Swin Transformer双分支结构,通过注意力引导模块(AGM)增强局部特征提取,注意力交互模块(... 针对多通道表面肌电(sEMG)传感器手势识别精度提升需求,提出新型手势识别框架,采用连续小波变换(CWT)将信号转为时频图,设计DIFT-Net分类网络,集成Swin Transformer双分支结构,通过注意力引导模块(AGM)增强局部特征提取,注意力交互模块(AIM)实现多尺度全局特征融合。实验基于自建和Nanapro DB1数据集验证,DIFT-Net分别取得98.36%和82.64%的精度,显著优于传统方法。结果表明,该框架能有效融合局部与全局特征,显著提升多通道sEMG传感器手势识别性能,为人机交互应用提供新方案。 展开更多
关键词 表面肌电传感器 手势识别 TRANSFORMER 注意力引导模块 注意力交互模块
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量:1
14
作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码器 局部-全局图网络
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不良天气作用驾驶行为的知识图谱表达 被引量:2
15
作者 尹章才 田益 +2 位作者 顾江岩 陈毅然 应申 《测绘科学》 北大核心 2025年第2期162-173,共12页
针对自动驾驶系统对驾驶法规条文等自然语言理解能力不足的问题,该文引入知识图谱,对驾驶法规中涉及不良天气的条文进行结构化和语义化表达,建立不良天气与驾驶行为之间相互联系的知识图谱,满足自动驾驶系统对在不良天气条件下驾驶法规... 针对自动驾驶系统对驾驶法规条文等自然语言理解能力不足的问题,该文引入知识图谱,对驾驶法规中涉及不良天气的条文进行结构化和语义化表达,建立不良天气与驾驶行为之间相互联系的知识图谱,满足自动驾驶系统对在不良天气条件下驾驶法规的理解和计算的需求,顺应了自动驾驶主体由人向机器的转变,为自动驾驶系统类人的社会化思维和决策推理提供智慧。基于虚拟仿真的实验结果表明,所提知识图谱不仅能对交通法规中涉及天气的驾驶知识进行语义化、结构化表达,还能与其他知识图谱基于同一的语义规范进行集成和互操作,研究结果有助于增强自动驾驶系统在不良天气下的安全保障。 展开更多
关键词 知识图谱 驾驶行为 不良天气 自动驾驶
原文传递
基于多域图神经网络的疾病预测模型 被引量:2
16
作者 罗熹 刘洋 安莹 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期124-134,共11页
电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该... 电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该方法首先利用一个结合编码级注意力和时间感知LSTM的时序特征学习模块获得患者每次就诊的初始特征表示.然后,根据就诊序列中不同就诊间的相关性和时间间隔信息分别构建了一个就诊亲和图和一个就诊时序图,并通过图卷积神经网络从图中挖掘就诊记录间的静态语义关联和动态时序依赖.最后,利用一个基于自注意力机制的多域特征融合模块将时序特征和语义关联特征结合起来得到最终的患者融合特征表示,用于患者未来的疾病预测.在两个真实临床数据集上的实验结果表明,本文方法超过其他现有的方法获得了更高的预测准确性. 展开更多
关键词 电子病历 疾病预测 图神经网络 注意力机制
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基于Hammerstein模型和表面肌电的过头作业上肢肌肉疲劳评估
17
作者 杨延璞 伍智泓 +2 位作者 孟文昊 卓玥鸣 刘嘉玲 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第12期2483-2494,共12页
针对过头作业场景下上肢肌肉疲劳动态变化的有效识别问题,提出融合Hammerstein模型与表面肌电(sEMG)信号的新型肌肉疲劳评估方法.通过设计过头作业实验获取被试者在持续作业过程中的sEMG信号并预处理,选取sEMG中位频率与均方根值分别作... 针对过头作业场景下上肢肌肉疲劳动态变化的有效识别问题,提出融合Hammerstein模型与表面肌电(sEMG)信号的新型肌肉疲劳评估方法.通过设计过头作业实验获取被试者在持续作业过程中的sEMG信号并预处理,选取sEMG中位频率与均方根值分别作为模型输入与输出,构建基于Hammerstein结构的非线性系统模型.采用带遗忘因子的递推最小二乘法结合奇异值分解辨识模型关键参数,利用K-means++聚类算法对辨识所得参数进行无监督分类,划分出不同疲劳等级.进一步引入肌电疲劳阈值(EMGFT),结合聚类结果确定肌肉进入疲劳状态的具体时间.实验验证显示,该方法可有效捕捉上肢肌肉在过头作业中的非线性动态特征;所提取参数的聚类结果与BorgCR10主观疲劳评分呈强相关性,表明其具备良好的生理意义解释能力;联合EMGFT分析可有效刻画疲劳发展进程,为动态过头作业中的上肢肌肉疲劳监测提供可量化的技术路径. 展开更多
关键词 过头作业 上肢肌肉疲劳评估 HAMMERSTEIN模型 表面肌电(sEMG)信号 K-means++聚类
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农用电机故障知识图谱的构建与应用 被引量:2
18
作者 黄友锐 荣雪 +2 位作者 徐善永 韩涛 宋奇 《农业工程学报》 北大核心 2025年第6期216-226,共11页
随着农业机械化和智能化的发展,农用电机作为主要动力来源,显著提升了农业生产效率,并推动农业向绿色化、智能化和高效化方向发展。为解决农用电机的故障可能导致的作物收获延误、经济损失和安全隐患。尽管传统机器学习和深度学习方法... 随着农业机械化和智能化的发展,农用电机作为主要动力来源,显著提升了农业生产效率,并推动农业向绿色化、智能化和高效化方向发展。为解决农用电机的故障可能导致的作物收获延误、经济损失和安全隐患。尽管传统机器学习和深度学习方法在电机故障诊断中展现出潜力,但其解释性不足和高成本限制了其广泛应用,亟需开发一种能够有效挖掘关键信息以指导故障维修的方法。该研究提出了一种基于多源数据异构融合的农用电机故障诊断知识图谱系统,旨在提升故障诊断效率和降低维修成本。通过实体识别与关系抽取,将非结构化数据转化为结构化数据,使用BERTBiLSTM-CRF模型进行实体识别,模型在实体识别任务中的准确率、召回率、F1值分别达到0.952 3、0.915 7、0.933 6,结合模式匹配与正则表达式进行关系抽取,并嵌入GPT模型构建智能问答系统,采用Neo4j图数据库存储电机故障知识,最终形成包含702个故障实体的图谱。研究表明,农用电机故障诊断知识图谱系统能够提升故障诊断效率,降低维修成本,增强农业生产的智能化水平,为农用电机故障诊断提供了一种高效、智能的解决方案,具有重要的应用前景和研究价值。 展开更多
关键词 知识图谱 农用电机 故障诊断 知识抽取 智能问答
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IMLS:用于大规模属性图的迭代有损图摘要方法
19
作者 赵丹枫 马健 +2 位作者 贺琪 郑小罗 李明刚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第11期2967-2980,共14页
随着计算资源的进步,越来越多的现实世界数据以图的形式存储在计算机中。然而,直接处理大规模图所需的时间和资源成本不断攀升。有损图摘要技术在确保保留图的整体结构和主要属性的前提下,对图进行精炼和删减,从而生成一个近似输入图的... 随着计算资源的进步,越来越多的现实世界数据以图的形式存储在计算机中。然而,直接处理大规模图所需的时间和资源成本不断攀升。有损图摘要技术在确保保留图的整体结构和主要属性的前提下,对图进行精炼和删减,从而生成一个近似输入图的紧凑表示,来获得较小存储需求和更高计算效率。然而,已有的工作通常面临计算效率与摘要质量的不平衡,或缺乏节点属性的纳入。为了解决这些问题,提出了一种基于迭代最小哈希局部敏感哈希(MinHash-LSH)的有损图摘要方法IMLS。方法通过引入结合属性权重的得分函数评估节点合并收益,迭代地合并节点对,生成一个限制节点数量的摘要图,旨在最大限度地减少重构误差与存储大小,同时最大限度地提高节点同质性。实验结果表明,IMLS在压缩比相似的情况下,运行时间比同类方法快约51.3倍,且能够生成较同类方法重构误差低约91.87%的摘要图。此外,IMLS方法具有线性可扩展性,适用于大规模图,并且通过控制属性权重参数,能够确保生成的摘要图具有可控的节点同质性。 展开更多
关键词 图计算 图摘要 图压缩 图简化
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隐式关系增强的图神经网络推荐算法 被引量:1
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作者 熊中敏 张军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1338-1344,共7页
在推荐任务中用户社交网络信息和用户-项目交互信息可以用来提高推荐性能。但现有的社交推荐算法往往仅使用初始的社交图与交互图,未充分挖掘用户间以及项目间潜在的链接关系,同时没有考虑社交关系中的不可靠性。为此,提出融合隐式关系... 在推荐任务中用户社交网络信息和用户-项目交互信息可以用来提高推荐性能。但现有的社交推荐算法往往仅使用初始的社交图与交互图,未充分挖掘用户间以及项目间潜在的链接关系,同时没有考虑社交关系中的不可靠性。为此,提出融合隐式关系的图神经网络推荐算法(IREGraphRec)。首先,在多视角下挖掘实体间潜在信息来获取可靠的用户社交信息及用户项目交互信息,并将其重构为基于用户偏好的异构信息网络,运用图谱嵌入和定义多种元路径方式获得特征向量表示,同时使用注意力机制为其在信息聚合中分配不同的权重。最后,在图神经网络中进行多轮学习来获得最终的预测结果。在Epinions等三个公开的数据集上与S4Rec等传统网络模型进行对比,在MAE上降低了1.65%,在RMSE上降低了2.34%。实验结果和分析证明提出模型更具优势。 展开更多
关键词 图神经网络 社交推荐 知识图谱 元路径 注意力机制
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