基于知识库的个体知识组织化模型构建与分析

随着经济时代的到来,原始物质基础和新型知识财富基础的冲击,造成了社会对组织价值意识的转变。人们越来越热衷于存储知识财富,同时也注意到了个体知识组织化在扩充组织知识库、提升组织价值中所起到的重要作用。个体知识组织化的过程,及其对知识库的影响成为社会讨论的焦点,文中构建了一个个体知识组织化模型并结合统计数据对上述问题进行分析。     

融入用户合作与领导激励的社交网络知识传播模型

近年,社交网络已经成为用户普遍使用的进行知识分享的媒介。对社交网络环境中的知识传播进行建模研究,以期为有关部门有效实施监管、提升用户的知识交流效率提供借鉴。以经典的SIS和SIR模型为基础,融入用户合作和领导激励等因子进行优化,并结合复制动态方程构建两种社交网络用户知识传播模型（SISL/SIRL）并进行分析,最后给出数值与模型算例。结果表明：存在领导者的社交网络知识传播速率更快。在社交网络知识传播过程中,易感染用户数量减少,免疫用户数量增加,感染用户数量小范围内上下波动。构建的知识传播模型相对于经典模型与真实社交网络具有更强的拟合性。     

企业知识管理体系的构建与系统实现

以一个集团型企业为例,从管理者角度在知识管理框架模型构建、知识管理构成、知识管理系统定位、企业文化激励机制等方面,探讨如何结合企业实际,从组织规划、系统构建、运营等方面进行企业知识管理.     

基于数据和知识的5G网络故障诊断方法

针对现有5G网络故障诊断的准确率和运维效率不高的问题,提出了一种基于数据和知识的5G网络故障诊断算法。首先,利用图卷积神经网络（graph convolutional network,GCN）训练5G网络故障数据集,得到故障诊断模型;然后,对多源数据源进行知识整合、知识抽取、知识融合和表示,构建一个5G网络故障知识图谱（knowledge graph,KG）;最后,利用知识图谱分析故障诊断模型输出结果,生成故障报告,进而提高故障诊断模型输出的可解释性。所提方法为5G网络故障诊断提供了一种新的准确而高效的解决方案,实验表明,该故障模型准确率达到了95%。此外,5G网络故障知识图谱能够为运维人员提供支持,助力分析故障原因。     

基于本体的面向短文本的饰品设计知识服务

针对产品设计过程中大量知识是以短文本的方式存储,难以进行高效、准确的知识服务的问题,提出了一种基于本体的短文本知识集成方法.首先,构建产品设计的领域本体;然后,根据本体所蕴含的语义信息,对短文本进行分析,从而找到蕴含用户所需知识的相关短文本,并通过知识服务将其提供给设计人员.并在某企业的饰品三维辅助设计环境下进行应用验证,结果表明,该方法能够提供高效、准确的饰品辅助设计知识.     

基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.     

浅谈数据挖掘技术在信息资源规划中的应用

数据挖掘技术为信息资源规划过程中的海量数据识别、知识发现和推送提供了高效的工具手段。文章探索了信息资源规划基础环境"一个标准、两个模型"构建过程中存在的薄弱环节,分析了其产生的主要原因和可操作性解决途径,描述了数据挖掘技术在信息资源规划的基础环境建设中的应用方法和现实意义。     

基于语义互操作的政务知识协同模型研究

基于语义互操作的电子政务协同系统是电子政务的发展趋势。分析了构建基于语义互操作的政务知识协同系统的主要任务和方法,提出了一个基于语义互操作的政务知识协同系统框架模型,详细阐明了其设计思路及各部分功能,重点给出电子政务信息单元自治模型和政务信息本体互操作模型的组成结构和工作机制。     

共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型

本文提出了一种共面互连线频变电阻电感的稳健的知识神经网络模型。该模型具有一个由主要元素项分析（PCA）得到的输入转换矩阵，具有PCA作为前处理器的神经网络，其训练过程变得高效而稳定，构建好的模型在推广性方面也更加稳健。     

基于粗糙集和决策树法的认知无线电知识挖掘

对粗糙集、决策树C4.5算法进行了研究,提出用粗糙集和决策树相结合的方法设计CR知识挖掘模型,并通过案例研究其可行性;利用基于MATLAB 802.11a物理层仿真平台收集的数据作为CR感知样值,通过样本值训练决策树序列,构建决策树提取知识,并用混淆矩阵法对设计模型的准确性及性能进行评价。实验结果表明,该方法设计模型的分类准确率高,增强了知识的可解释性,能够初步达到认知无线电知识挖掘和对以往经验学习的目的。     

基于深度学习的业务稽查规则知识图谱构建

目前的业务稽查规则知识图谱构建方法信息分析能力较差,导致业务稽查规则知识图谱关系识别准确度较低.为了解决上述问题,基于深度学习研究了一种新的业务稽查规则知识图谱构建方法.利用互联网资源对业务规则内容和关键词进行注释和特征描述,将描述内容导入知识图谱数据库中.采用NLP自然语言处理及深度学习模型算法,利用序列标注技术完成...     

6G知识体系构建：面向全域全场景的学术知识挖掘及其按需应用

当前6G相关概念并未统一,亟待一致性的认知和定义,学术和产业界对6G的发展全貌和相关领域研究进展缺少清晰认识。为此,构建了6G知识库及知识体系。首先,对现有6G学术文献进行自动化筛选和结构化存储；其次,在对文本数据进行标注和规范化的基础上构建了6G知识库；再次,利用6G知识库实现了对6G全领域的统计分析；利用自然语言处理、深度神经网络和潜在树模型等技术实现对6G知识的抽取和生成。最后,在大模型训练的基础上,面向多样化的服务需求实现按需的知识应用。     

知识发现技术在ERP方面的研究与设计

ERP系统如今在各个行业已经基本实现了较为广泛的应用,但实施过程中还存在很多的问题。文章首先从ERP和知识发现技术(KDD)的时代背景与发展历程出发,结合两者的概念和相关技术及特点,分析了其部分构架和模型,对知识发现技术进行了研究,把数据仓库、知识发现和联机分析处理技术,应用到ERP中去。提出了知识发现技术在ERP上的设计方法,并在my-excel软件平台上进行了方案设计,对企业的业务流程进行了分析,实现了对ERP系统对企业管理者的决策支持。     

可拓知识空间和可拓知识网格模型(Ⅰ):可拓知识空间

本文提出了可拓知识空间概念，建立相应的可拓知识空间相关操作，并在此基础上进一步构架可拓知识空间语义网和可拓知识网格模型。本文第一部分论述了上述模型的建立过程，提出了可拓知识空间关联函数计算方法，第二部分分析了可拓知识空间操作在可拓知识空间语义网上的对应行为，并讨论了可拓知识网格服务。上述方法和模型对于大规模可拓问题求解与计算具有一定意义。     

大型知识共享Web系统的软件设计与实现

构建大型知识共享Web系统,实现知识资源的网络共享,提出基于本体匹配和语义结构重组的大型知识共享Web系统构建模型。软件的总体设计构架建立在IPv4/IPv6双栈网络模型基础上,采用嵌入式Internet TCP/IP协议构建大型知识共享的网络传输协议,基于学习本体的语义检索方法进行知识规则库的结构重组,在嵌入式ARM中建立数据中心服务器,实现大型知识共享Web集成控制。测试结果表明,采用该系统进行知识共享,学习资源的准确调度检索性能得到有效提升,软件系统的稳定性较好。     

面向电商领域的旗袍知识图谱构建与实证研究

为挖掘旗袍服饰要素的关联关系与隐藏价值,构建一个基于电商数据的细粒度旗袍知识图谱,并开展实证研究。旗袍知识图谱采用自底向上逐层构建的方法,首先根据先验知识设计细粒度本体模型,为后续工作提供逻辑基础;然后采集并预处理原始数据,通过知识抽取、知识融合规范化数据,进行实例填充,完成数据层设计;最后将数据存储到图数据库,实现可视化。在此基础上,围绕旗袍、服饰要素以及用户人群开展深度挖掘、知识推理,借助图分析算法在社区检测、相似度和要素关联上展开实证研究。结果表明：旗袍知识图谱蕴含服饰要素之间隐藏的关系,能够挖掘内在的语义信息;旗袍服饰要素和用户人群之间存在一定的知识关联性,进而辅助设计与销售决策。     

基于数字媒体资产管理的电视台流程整合与核心业务过程

在电视台信息化和数字化的基础上进行业务流程整合,不仅能提高电视节目生产制作的质量和效率,还可以满足电视台的整体业务发展要求。同时,电视台必须重新设计其核心业务过程,构建基于数字媒体资产管理的新型业务过程模型,其核心业务是充分利用数字媒体资产,通过电视台的节目创新、提供解决方案、提供节目内容和服务等来实现电视台业务过程的闭合价值链体系,以此实现节目内容的创造和数字资产价值的增值,提高社会效益和经济效益。     

结合多任务迁移学习与知识蒸馏的人脸美丽预测研究

目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务,以SCUT-FBP5500数据库中性别识别为辅任务。首先,构建多输入多任务的人脸美丽教师模型和学生模型;其次,训练多任务教师模型并计算其软目标;最后,结合多任务教师模型的软目标和学生模型的软、硬目标进行知识蒸馏。实验结果表明,多任务教师模型在人脸美丽预测任务中取得6823%的准确率,其结构较复杂,参数量达14793K;而多任务学生模型通过知识蒸馏后分类准确率为6739%,但其结构简单、参数量仅1366K。本方法多任务教师模型分类准确率比其他方法高,多任务学生模型分类准确率虽然略低一点,但其模型更简单、参数量更少,更有利于用更轻量的网络模型进行人脸美丽预测。      

面向QoE的电信运营支撑分布式系统的研究与规划

以电信运营支撑分布式系统为研究主体,结合系统涉众的产业链和价值链,分析了其面向体验质量（QoE）需求的重要性,并且根据用户体验过程和用户体验的蜂窝模型划分出了其用户体验层次模型。     

基于WFPN和多Agent黑板模型的PAAIS知识处理研究

驾驶员辅助决策人工智能系统（PAAIs）是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统，其核心是知识处理。文章采用黑板模型与多Agent技术相结合来构建PAAIS的知识处理架构，以加权模糊Petri网（WFPN）进行模糊知识表示，并提出有效的模糊推理算法。