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在各大知识推理应用场景下,知识图谱中时序的缺失、知识图谱构建时实体关系的不完善,已然成为研究者们亟需解决的问题。为此,构造了一种融合时序信息与小样本关系的知识图谱推理模型,该模型将知识图谱的三元组表示扩展到含有时序信息的四元组表示,并通过时序信息来提高推理路径的准确性。此外,通过元学习从高频关系中学习元参数,并使用元参数适配小样本关系任务,提高模型在小样本关系中的泛化能力。实验表明,所提出的方法在Hits@1、Hits@3、Hits@10和MRR上均高于对比方法,并且均提高5%以上,表明所提出的方法可以完成知识图谱的推理,并且在小样本关系下具有较好的效果。 相似文献
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首先阐述了利用计算机图像处理计算铁谱覆盖面积，进而计算铁谱定量参数的方法，然后介绍了回归分析的基本原理及其在定量分析中的应用。通过计算东风公司柴油机1000h疲劳试验油样铁谱图像覆盖面积，得到了该批油样的定量参数，经过回归分析得到了定量参数之间的回归曲线。结合机械的实际磨损情况确定了利用回归曲线进行磨损状态判断的方法，最后结合磨粒分析和油样PQP分析数据对回归分析的结果进行验证。研究表明结合多个定量参数的回归分析能够对柴油机的磨损状态进行正确的判断。 相似文献
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设计一种车辆轮廓尺寸参数全自动测量系统,该装置由测量支架、光电开关、摄像装置、测量雷达、照明装置等构成,能够准确测量处车辆的宽度、高度和轮间距等信息,该系统测量过程为实时,被测车辆在测量过程中不需要停车,只需要以正常车速通过测量区域后即有测量结果,测量效率高;测量误差<1%;适应环境广,可安装在室外或室内,安装过程简单。可用于车辆检测部门和交警部门查验违规改造的车辆。 相似文献
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介绍了HSI模型的基本原理,并提出使用HSI模型分析磨粒颜色分布。通过比较不同元素构成的磨粒图片在HSI模型参数上面的颜色分布,来判别该磨粒的元素构成,并且使用主成分分析法对磨粒颜色参数进行了化简,从而可以直观地对磨粒进行分类。实验证明,该方法在铁谱磨粒识别方面效果良好。 相似文献
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探讨基于卷积神经网络的Faster-RCNN深度学习方法,检测籽棉中异性纤维的检测技术。使用线扫描相机在LED照明条件下获取籽棉和异性纤维的图像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像。试验结果表明,Faster-RCNN处理方法对籽棉图像中异性纤维的检出率达到90%,相比传统的图像检测方法大幅度提高了检测率,特别是对传统方法难以识别的白色或浅色异性纤维,其检测率可以达到90%以上。认为:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像在异纤检测应用上具有一定可行性。 相似文献
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基于图像跟踪技术的电子桩考技术通过对考试过程中场地视频监控图像分析对考试车辆进行定位并绘制考试车辆的行走路线,解决了以往的电子桩考技术无法判定车辆实际行驶路线的局限性.该系统结合场地内的红外传感器、震荡传感器等设备自动判定考试车辆是否存在不按规定路线、顺序行驶,碰擦桩杆,车身出线和移库不入等考试扣分行为. 相似文献
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针对籽棉图像阴影多、常规图像处理方法难于识别的问题,以去除棉叶、棉壳等有机杂物的籽棉为样本,将不同颜色、形状、尺寸的12种常见异性纤维和籽棉样本随机地分布在运转中的传送带上,采用线扫描相机获得发光二极管（LED）照明的籽棉图像520张,“LED+线激光”双光源照明的籽棉图像1 148张。然后采用一种由13个卷积层、13个采样层和4个池化层构成的Faster RCNN深度学习人工神经网络,对 2 种成像方法获得的籽棉图像进行基于人工智能的网络训练,再进行异性纤维检测验证。实验数据表明,LED照明和“LED+线激光”双光源照明条件下,籽棉图像中的异性纤维的检出率分别达到了90.3%和86.7%,特别是LED照明条件下对白色异性纤维进行识别,其识别率由5.9%提升到了90.3%。 相似文献
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