导读:本文包含了知识表示论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:知识,图谱,用字,态势,抗日战争,代数式,药物。
知识表示论文文献综述
郑震霆,杨春燕[1]（2019）在《基于事元理论的机械运动系统行为知识表示研究》一文中研究指出机械运动系统的行为,是连接功能与结构的桥梁,对行为知识表示的研究,可以使设计人员获得对设计问题的更深层次理解.本文针对机械运动系统行为的动态过程,利用可拓学中的事元理论及其知识表示方法,研究机械运动系统行为的知识表示.基于动态事元模型和拓展规则,对机械运动系统实现功能过程中行为间的因果关系、时序关系、回路关系以及状态关系等知识进行表示,进而对实现机械产品各子功能的行为进行分析,可以为提高机电产品的智能设计水平创造基础条件.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2019年06期）
朱艳丽,杨小平,王良,张志宇[2]（2019）在《TransRD：一种不对等特征的知识图谱嵌入表示模型》一文中研究指出知识图谱嵌入是一种将实体和关系映射到低维向量空间的技术。目前已有的嵌入表示方法在对具有不对等特征的知识图谱中的实体和关系建模时存在两大缺陷:一是假定头尾实体来自同一语义空间,忽略二者在链接结构和数量上的不对等;二是每个关系单独配置一个投影矩阵,忽略关系之间的内在联系,导致知识共享困难,泛化能力差。该文提出一种新的嵌入表示方法TransRD,首先对头尾实体采用不对等转换矩阵进行投影,并用ADADELTA算法自适应调整学习率;其次对关系按相关性分组,每组关系使用同一对投影矩阵的方式来共享公共信息,解决泛化能力差的问题。在公开的数据集WN18和FB15K以及MPBC_20(乳腺癌知识图谱的子集)上进行实验和结果分析并与现有的模型进行对比,结果表明TransRD在各项指标上均取得大幅提升。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年11期）
韦昌法,晏峻峰[3]（2019）在《从知识表示与推理方法探讨中医数字辨证发展》一文中研究指出中医领域是人工智能应用的重要领域之一,辨证论治是中医学认识疾病和治疗疾病的基本原则,中医数字辨证是中医智能辅助诊断的核心,而辨证模型的核心是辨证知识的表示与推理。文章通过对相关的国内外文献进行研读和梳理,论述了中医数字辨证的发展历程,中医数字辨证研究曾经采用的知识表示与推理方法,以及中医药知识图谱的研究现状,探讨了基于知识图谱来开展中医数字辨证研究的意义和初步方案。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2019年10期）
黄顺[4]（2019）在《把初心守成恒心 把使命视作生命》一文中研究指出本报讯9月27日上午，市委组织部、市委老干部局联合举办全市老干部系统庆祝中华人民共和国成立70周年“不忘初心 银辉添彩”知识竞赛。市领导黄晓武、任东、李加玉观看比赛并为获奖代表队颁奖，赛后走访慰问离退休干部代表。王邦杰、李凤龙、郭云修、黄灵光等老(本文来源于《淮北日报》期刊2019-09-29）
王保魁,吴琳,胡晓峰,贺筱媛[5]（2019）在《基于知识图谱的联合作战态势知识表示方法》一文中研究指出机器缺乏理解和判断复杂作战态势的基本知识是态势智能认知的难点之一。概述了基于知识图谱的知识表示方法,分析了联合作战态势知识表示的特点和难点,提出了场景知识图谱的概念,描述了场景知识图谱的知识来源和基本内容,指出了面向特定作战场景的离散符号与连续向量相融合的知识联合表示方法是表示联合作战态势知识的有效途径。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年11期）
陈晓军,向阳[6]（2019）在《STransH:一种改进的基于翻译模型的知识表示模型》一文中研究指出最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注。表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为低维稠密实值向量。因此,一系列知识表示模型被提出,其中基于翻译模型的经典方法TransE不仅模型复杂度低、计算效率高,而且具有良好的知识表达能力。但是,TransE方法在处理自反、一对多、多对一和多对多等复杂关系时存在局限性。鉴于此,文中提出一种改进的知识表示模型STransH,分别在实体空间和关系空间建模,并采用单层神经网络的非线性操作来加强实体和关系的语义联系。同时,受TransH模型的启发,引入投影到特定关系超平面的机制,使得实体在不同的关系中有不同的角色。在模型训练时,通过替换语义相似实体来提高生成负例的质量。最后,在公开的数据集FB15K和WN18上进行链接预测实验,分析和验证了所提方法的有效性。相比于TransE和TransH模型,STransH在各项性能指标上均取得了较大提升,其Hits@10和叁元组分类准确率分别提高近10%。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年09期）
何庆飞,陈小虎,姚春江,王德文,张宁[7]（2019）在《基于流程图知识表示的工程机械液压故障诊断专家系统》一文中研究指出根据工程机械液压系统故障诊断的特点,建立了液压故障诊断专家系统。提出了利用故障定位流程图作为专家系统诊断知识的表示方式,研究了图形化的知识库生成工具Auto Flowchart,构建了诊断知识数据库,设计了故障诊断专家系统的结构,开发了基于流程图知识表示的故障诊断专家系统。有效解决了传统专家系统知识获取困难的问题;实现了液压系统的故障定位;方便了诊断知识的维护与更新,提高了查找故障的准确率及效率。最后,以QYJ40B起重机为例进行了应用,结果表明该方法有效可行。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年17期）
康宏宇,李姣,吴萌,侯丽[8]（2019）在《抗癌药物基因组学知识表示模型构建》一文中研究指出目的:通过构建抗癌药物基因组学知识表示模型,丰富药物、基因、疾病以及个性化用药等之间的语义关系,为临床医生精准用药、联合用药等提供参考依据,为药学科研人员开展新药研发、老药新用等研究提供理论支持,为癌症患者查询药物知识提供服务支撑。方法:对Drug Bank、Rx Norm、FDA药品说明书等药物基因组数据进行整合和抽取,在通用药物基因组学知识表示模型的基础上,涵盖药物、基因、疾病3个基本维度,并拓展个性化用药、药物副作用等知识维度,设计知识表示框架,确立相关实体类型,发现和定义实体与实体之间的语义关系。在构建好的抗癌药物基因组学知识表示模型的基础上,以黑色素瘤相关药物为例,对知识表示模型进行填充,并对实体和实体间语义关系进行可视化表达。结果:实现了药物、基因、疾病、个性化用药、药物副作用5类实体的概念抽取,定义了实体间的15种语义关系,构建了黑色素瘤药物基因组学相关的136个知识叁元组。结论:面向抗癌药物精准用药的药物基因组学知识表示模型可以确定癌症用药与基因突变、人群、药物副作用之间的关联和推动药物基因组学知识在临床研究中的应用。(本文来源于《中华医学图书情报杂志》期刊2019年08期）
黄建伟[9]（2019）在《结构,让知识与思维更好地生长——以《用字母表示数》的教学为例》一文中研究指出结构化学习是对知识的学习有整体上结构脉络的认知,从中发现各部分之间的联系与区别,形成对知识更深入、更完整的认识。基于结构化的教学,可以突破点状、碎片的教学内容,帮助学生寻找教学内容上知识、方法、思想上的联系,实现学生知识与思维更好的生长。下面,我以人教版五年级上册《用字母表示数》为例,谈谈教学中如何引导学生进行结构化学习。(本文来源于《福建教育》期刊2019年31期）
熊盛武,陈振东,段鹏飞,刘晓赟[10]（2019）在《基于可信向量的知识图谱上下文感知表示学习》一文中研究指出面向知识图谱的表示学习在低维语义空间中对实体和关系进行编码,提升了知识理解和推理能力。传统的平移模型在处理知识图谱中的一对多、多对一以及多对多这些复杂关系时,难以区分在某一属性具有相同语义的实体。本文构建了一种基于二值可信向量的平移模型(TransV),通过向量不同维度的元素值控制对应属性的激活与抑制程度,使不同的关系关注不同的实体属性信息,提高模型处理复杂关系的效果。除了知识图谱中的叁元组信息,非结构化文本中包含了丰富的语义信息,能够提高实体表达能力。利用与实体相关的文本信息,构建了一种融合上下文信息的基于二值可信向量的知识图谱表示学习模型(CKRV),使得叁元组信息与语义信息能相互影响、相互融合。实验结果表明,该方法复杂度更低,在实体预测准确性方面有明显提升。(本文来源于《武汉大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
知识表示论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
知识图谱嵌入是一种将实体和关系映射到低维向量空间的技术。目前已有的嵌入表示方法在对具有不对等特征的知识图谱中的实体和关系建模时存在两大缺陷:一是假定头尾实体来自同一语义空间,忽略二者在链接结构和数量上的不对等;二是每个关系单独配置一个投影矩阵,忽略关系之间的内在联系,导致知识共享困难,泛化能力差。该文提出一种新的嵌入表示方法TransRD,首先对头尾实体采用不对等转换矩阵进行投影,并用ADADELTA算法自适应调整学习率;其次对关系按相关性分组,每组关系使用同一对投影矩阵的方式来共享公共信息,解决泛化能力差的问题。在公开的数据集WN18和FB15K以及MPBC_20(乳腺癌知识图谱的子集)上进行实验和结果分析并与现有的模型进行对比,结果表明TransRD在各项指标上均取得大幅提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
知识表示论文参考文献
[1].郑震霆,杨春燕.基于事元理论的机械运动系统行为知识表示研究[J].广东工业大学学报.2019
[2].朱艳丽,杨小平,王良,张志宇.TransRD：一种不对等特征的知识图谱嵌入表示模型[J].中文信息学报.2019
[3].韦昌法,晏峻峰.从知识表示与推理方法探讨中医数字辨证发展[J].中华中医药杂志.2019
[4].黄顺.把初心守成恒心把使命视作生命[N].淮北日报.2019
[5].王保魁,吴琳,胡晓峰,贺筱媛.基于知识图谱的联合作战态势知识表示方法[J].系统仿真学报.2019
[6].陈晓军,向阳.STransH:一种改进的基于翻译模型的知识表示模型[J].计算机科学.2019
[7].何庆飞,陈小虎,姚春江,王德文,张宁.基于流程图知识表示的工程机械液压故障诊断专家系统[J].机床与液压.2019
[8].康宏宇,李姣,吴萌,侯丽.抗癌药物基因组学知识表示模型构建[J].中华医学图书情报杂志.2019
[9].黄建伟.结构,让知识与思维更好地生长——以《用字母表示数》的教学为例[J].福建教育.2019
[10].熊盛武,陈振东,段鹏飞,刘晓赟.基于可信向量的知识图谱上下文感知表示学习[J].武汉大学学报(理学版).2019
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