实用知识获取系统PKAS的知识维护

ＰＫＡＳ是一个实用化知识获取系统，它设置了背影知识库支持知识获取。ＫＢＭ是ＰＫＡＳ的背影知识库维护子系统。在ＫＢＭ的支持下，用ＰＫＡＳ获取的规则预测油井类型精度率达到７９％。也给出ＰＫＡＳ系统中背影知识的形式。     

自然语言问答系统CQAES问句的形式化

CQAES (Chinese Question-Answer Experimental System)是一个中文自然语言理解问答系统。本文对CQAES系统所使用的问句进行了形式化描述,主要对在计算机上所使用的中文自然语言问句的形式做一些探讨。     

基于熵的决策树分枝合并算法

目前,基于逻辑的示例学习算法主要分两大类,决策树算法和基于规则的算法,前者以ＩＤ３为代表,ＩＤ３使用“信息熵”作启发式得出较小的决策树,但ＩＤ３算法只注意到减少树的深度,忽视树的宽度,本文给出了一种决策树分枝合并算法。可减少决策树的宽度,从而得出比ＩＤ３更好的结果。     

一个机器学习定量属性的定性方法TCIN

提出一个连续属性离散化方法ＴＣＩＮ，它首先使用自然划分法对区间进行划分，然后使用ＫＮ－近邻估计，利用基于最小错误率的Ｂａｙｅｓ决策寻找划分点进一步离散化连续属性，该方法获得了很好的结果，本文最后给出了ＴＣＩＮ与另一连续属性离散化ＭＤＬＰＣ的比较结果，实验结果表明了ＴＣＩＮ的精确度高于ＭＤＬＰＣ。     

PKAS：A Practical Knowledge Acquisition System

ＰＫＡＳ：ＡＰｒａｃｔｉｃａｌＫｎｏｗｌｅｄｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢＩＪｉａｎｄｏｎｇ（毕建东）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒ...     

基于实体相似度信息的知识图谱补全算法

为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型（LCPE）,该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的预测。通过分析Unstructured Model,推导出在向量空间中两个有关系的实体嵌入距离更近,即相似的实体之间更可能具有关系,LCPE模型将ProjE模型和实体之间的相似度信息进行融合,在判断两个实体是否有关系的基础上判断具体关系类型。三元组预测实验中,LCPE模型在与ProjE模型参数规模相同的情况下,在公开数据集WN18中,正例三元组的平均得分排名（Mean Rank）比ProjE提前了11,而正例三元组在前10名中出现的概率Hit@10比ProjE提升了0.2个百分点;在FB15k中,Mean Rank提前了7.5,Hits@10平均提升了3.05个百分点：证明了LCPE模型能够将实体相似度信息融入ProjE中并有效提升预测准确度。     

自动化技术在油气储运工程中的应用

自动化技术在我国油气储运工程中发挥着重要应用价值,对于提高油气储存工程效率具有重要意义。对自动化技术进行了概述,并分析了自动化技术在油气储存中具体应用,提出了自动化技术应用策略,希望可以为有关部门油气储运工程提供经验借鉴,提高自动化技术在我国油气储运工程中应用水平。     

型钢柱截面设计的直接法公式

型钢柱截面设计的直接法使柱的设计过程从根本上摆脱了繁琐的试算，具有简捷、高效、优化的特点。[1]阐述了这种方法的基本原理，本进一步给出了直接法的设计公式及计算所需要的全部图形，供工程设计人员使用及参考。