基于对象知识网与近似匹配的EIS重构
基于特征点匹配的三维重构技术研究
基于特征点匹配的三维重构技术研究近年来，随着计算机技术不断进步，三维重构技术也逐渐成为了科技领域的热点话题。
三维重构技术可以通过利用数学和计算机视觉技术，将二维图像转化为三维模型，从而实现对物体形状、大小、纹理等方面的重建和描述。
而其中基于特征点匹配的三维重构技术，又是一种较为普遍和应用广泛的重构方法。
一、特征点匹配的原理在基于特征点匹配的三维重构技术中，特征点的定义是指对于同类物体之间的相似特点所对应的关键点。
比如，在两张图片中，如果同一物体的某些特征点在不同的图像上都能够被准确地检测到，那么就可以把这些特征点作为比较点进行匹配，从而获取到更多的三维信息。
在实际应用中，特征点匹配主要分为三个步骤：1. 特征点检测：首先，需要对两张或多张图像进行特征点的检测，以便提取出有意义的特征点，这一过程通常采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)或SURF (Speeded Up Robust Feature) 等特征点检测算法，提取出的特征点具有无关尺度，旋转和亮度变化的抗性。
2. 特征点描述：在完成特征点检测后，需要将检测出的特征点进行描述，以便进行匹配，这一过程中需要使用到特征描述符。
常用的特征描述符有ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)、BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)、FREAK (Fast Retina Keypoint Descriptor)等。
3. 特征点匹配：最后一个步骤就是特征点匹配，旨在找到两个图像之间的相似特征点，以便确定物体的三维形状。
主要的匹配算法有SIFT匹配算法、基于相似性矩阵的特征点匹配算法、局部特征表达和比较算法等。
二、基于特征点匹配的三维重构技术的发展基于特征点匹配的三维重构技术经历了长期的发展，在不断的探索和实践中，逐渐发展出了许多重要的算法和技术。
基于语义网络的知识图谱构建及应用研究
基于语义网络的知识图谱构建及应用研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方式，越来越受到广泛关注。
它是图论和语义网络理论的结合体，把人类知识以图谱的形式进行结构化表示，为人工智能系统提供更加丰富、精准的语义信息，从而实现更加智能化的应用。
本文将从语义网络的概念入手，介绍基于语义网络的知识图谱构建及应用研究。
一、语义网络的概念语义网络是一种表示语言的计算机技术，主要用于处理和表示语义信息。
它是由节点和边构成的有向图，节点表示事物，边表示节点之间的关系。
语义网络最早由心理学家Collins和Quillian在1969年提出，在他们的实验中，被试需要通过回答问题的方式来验证人们所拥有的知识结构，并从中获得相关结论。
这一实验为后来的知识表示模型提供了重要的思路。
语义网络在自然语言处理、人工智能以及策略规划等领域中都有广泛的应用。
例如，在自然语言处理中，语义网络可以将自然语言文本转化为可供计算机处理的结构化表示；在人工智能领域，语义网络可以作为知识表示和推理的基础；在策略规划中，语义网络可以用于表示问题空间和解空间，达到确定最佳解决方案的目的。
二、知识图谱的构建知识图谱是一种语义网络，它以实体和关系为基本元素，将不同类型的数据（结构化和非结构化）进行系统化的整合，从而实现了语义级别上的联接。
知识图谱在很多实际应用中都有广泛的应用，例如：百度搜索引擎、谷歌知识图谱、苹果Siri语音助手等。
知识图谱的构建主要分为以下几个步骤：1.数据来源的确定。
知识图谱的构建需要数据来源，其中包括结构化数据（如维基百科、人口普查、学术论文等）、非结构化数据（如社交媒体、新闻报道等）、半结构化数据等。
2.实体和关系的定义。
实体是知识图谱中的基本元素，他可以是一个物体、一个事件或一段时期。
因此，我们需要确定实体的种类和特征，并对其进行分类和抽象。
关系是实体之间的连接，描述实体之间的语义关系，例如：人-就职于->公司公司-位于->地点地点-属于->区域3.数据提取和预处理。
我见过最好的EIS干货,秒懂交流阻抗谱原理和分析拟合技能
3. 稳定性条件（stability）: 扰动不会引起系统内部结构 发生变化，当扰动停止后，系统能够回复到原先的状 态。可逆反应容易满足稳定性条件；不可逆电极过程， 只要电极表面的变化不是很快，当扰动幅度小，作用 时间短，扰动停止后，系统也能够恢复到离原先状态 不远的状态，可以近似的认为满足稳定性条件。
3. EIS是一种频率域测量方法，可测定的频率范围很宽， 因而比常规电化学方法得到更多的动力学信息和电极 界面结构信息。
10
简单电路的基本性质
正弦电势信号： --角频率 正弦电流信号：
--相位角
11
1. 电阻
欧姆定律：e = iR
纯电阻，=0，
写成复数： ZC = R
实部：
Z
' R
=
R
虚部：
写成复数：ZC = − jXC = − j(1/ C)
实部：
ZC' = 0
虚部：
ZC'' = −1/ C
-Z''
* *
***
Z'
Nyquist 图上为与纵轴（虚部）重合的一条直线
13
3. 电组R和电容C串联的RC电路
Z = Z ' + jZ ''
串联电路的阻抗是各串联元件阻抗之和
Z
=
ZR
+
ZC
从事电化学相关研究， 你需要深入学习一下电化学阻抗谱（EIS）
1
分析电极过程动 力学、双电层和 扩散等，研究电 极材料、固体电 解质、导电高分 子以及腐蚀防护 机理等。
阻抗~频率
交流伏安法
锁相放大器 频谱分析仪
阻抗模量、相位角~频率
基于知识图谱和语义网技术的企业信息集成方法
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｍａ ｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ￣ ｉ ｎｇ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈａ ｎｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ ０ ７ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｉｓ ｒ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ． ｔ ｈ ｅ ｋ ｎ ｏ ｗｌ —
ｖ ｅ ｉ ｒ ｉ ｆ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｃ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｉ ｌ ｌ ｉ ｏ ｎ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｄ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｆ ｏ ｒ ａ ｓ ｔ ｅ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｒ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐｒ ｒ ｉ ｓ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ —
ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ａ ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｍ ｒ ｍａ ｎ ｎ ｅ ｒ ．Ｔｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏｗｌ ｋ ｅ ｄ ｇ ｅ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｉｃ ｔ ｗｅ ｂ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｓ
ｅ ｎｔ ｅ ｐｒ ｒ ｉｓ ｅ ｓ ．Ｗ ｉ ｈ ｔ ｔ ｈ ｅ ｈ ｅ ｌ ｐ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｎ ｄａ ｒ ｄ ｓ，ｔ ｈｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐｒ ｉｓ ｅ ｋ ｎｏ ｗｌ ｅ ｄｇ ｅ ｇ ｒ ａ ｐｈ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｅ ｄ．Ｔｈ ｅ
基于语义网络的知识图谱构建技术研究
基于语义网络的知识图谱构建技术研究一、介绍知识图谱是一种以语义网络为基础构建的知识库。
它可以将人们的知识和认知模型表达出来，在不同领域之间进行综合和交叉，形成一个统一的知识体系。
现在，知识图谱已经成为人工智能领域的一个重要组成部分，被广泛地运用于许多领域，如推荐系统、智能问答、智能客服、自然语言处理等。
基于语义网络的知识图谱构建技术是知识图谱构建的主要方法之一。
该技术以语义作为知识表示的基础，通过构建概念之间的联系来描述不同知识之间的关系。
在构建过程中，它可以充分利用外部知识资源，如维基百科、谷歌知识图谱等，从而提高知识图谱的质量和准确度。
本文旨在讨论基于语义网络的知识图谱构建技术，主要包括思路、原理、方法和应用等方面。
二、思路基于语义网络的知识图谱构建技术的思路是通过构建概念之间的联系来描述不同知识之间的关系，从而形成一个关系网络。
如图1所示，该网络由实体节点和关系型节点组成。
实体节点表示具体的事物或概念，关系型节点表示实体之间的联系，例如人物之间的亲缘关系、事件之间的时间关系等。
图1 基于语义网络的知识图谱构建技术的思路构建过程中，可以通过利用自然语言处理、文本挖掘、图形算法等技术，从原始数据中提取出实体和关系，并将其转换成图谱的节点和边。
同时，可以利用知识库、词典、语料库等资源来丰富图谱的概念和关系，提高图谱的覆盖面和准确度。
三、原理基于语义网络的知识图谱构建技术的原理是基于数学图论和语义学的基本原理。
具体地说，它包括以下几个方面。
1. 图论图论是网络科学的基础，它研究的是图形、网络和正规结构等的性质。
在基于语义网络的知识图谱构建技术中，图论主要用于描述实体之间的关系，并帮助构建知识图谱的结构。
2. 语义学语义学是研究语言意义的学科，它包括形式语义学、逻辑语义学、计算语义学等不同领域。
在基于语义网络的知识图谱构建技术中，语义学主要用于描述实体的语义信息，并帮助识别实体之间的语义相似性。
3. 自然语言处理自然语言处理是一种人工智能技术，它研究如何将自然语言转换成计算机可以理解的形式。
基于原型的EM朴素贝叶斯模型在直接营销中的应用
２１ ０ ２年 ９月
计 算机 应用 与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｔｒ Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖ０ ＿ ９ Ｎｏ ９ Ｊ ２ ． Ｓ ｐ． ０１ ｅ ２ ２
基 于 原 型 的 Ｅ 朴 素 贝 叶斯 模 型 在 直 接 营销 中的应 用 Ｍ
的数 据挖 掘 模 型 选 择 方 法 ， 该方 法 分 以下 三 个 步 骤 ：
０ 引 言
企业利用信息技术积 累了大量 商业数据 ， 人们 逐渐意识 到
步骤 １ 分析商业决策和应用 。把每个商业 应用分成 四个
部分， 分别为 ： 商业决策应用活动 ， ① 简称为 Ｂ Ａ。② 处理步骤 ，
系统工程 ， 并不是所 有使 用者 都完全理解数据挖掘理论 ， 如何从
步骤 ２ 分析数据挖掘算法 。其 目的是通 过算法特征 的具 体描述来认识 算法 。用 以下 四个概 念描述 ： 数 据 挖掘 方法 ①
Ｄ ＭＭ， 它是从大型数据库 中发现隐含信息的工具。② 算法步骤 Ａ， ｓ 通过挖掘步骤获得。③ 输入 数据单元 Ｉ 这是算 法的输入 ｕ， 内容及其输入 的格式 。④ 输 出数据 单元 Ｏ 算 法处 理后 的输 Ｕ，
１９ ７
型包括三部分任务 ， 商业决策应用的分析 ， 数据 挖掘算法分析和 数据 分析。这三个部分 的具 体分 析 步 骤 以及 处 理 流程 如 图 １
所示 。
商业 决策 应用 分析 数据 挖掘 茸法 分析
本 文 研 究 的是 连 锁 型 零 售 企 业 的 直 接 营 销 问 题 ， 零 售 企 该
商 业 问题 Ｂ 预 测 新 客 户 （ ） 否会 购买 产 品 （ ） Ａ： Ｃ 是 Ｐ。
基于语义相似度的知识服务匹配方法
文章编号 ： １ ０ ０ ４ — ４ ２ ８ ０ （ ２ ０ １ ５ ） ０ １ — ０ ０ ５ ６ — ０ ４
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ６ ４ ４ ２ ／ ｊ ． ｅ ｎ ｋ ｉ ． ｑ ｌ ｇ ｙ ｄ Ｈｂ ． ２ ０ １ ５ ． Ｏ １ ． ０ １ ３
基于语义相似度的知识服务匹配方法
基于语义相似度的知识服务匹配方法葛程程【摘要】This paper presents a knowledge service model,it takes business activity as a clue,it uses web service as its media.it describes enterprise knowledge resources uniformly, packages knowledge resources with a certain function to services.It uses a knowledge service matching algorithm based on semantic similarity,considers service quality similarity and service function similarity,sort ad services in accordance with the similarity in descending order,the highest similarity service is the best service.The model builds enterprise business processes on demand,fast and dynamic.%本文提出一种以业务活动为线索的知识服务模型，模型以Web Service为媒介，对企业知识资源进行统一描述，将具有特定功能的知识资源封装成服务，模型采用基于语义相似度的知识服务匹配算法，综合考虑服务功能相似度和服务质量相似度2个因素，将广告服务按照相似度从大到小排序，选取服务相似度最高的作为最佳服务，实现了企业按需、快速、动态构建业务流程。
【期刊名称】《山东轻工业学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】4页(P56-59)【关键词】知识服务;语义相似度;Web Service;服务匹配【作者】葛程程【作者单位】齐鲁工业大学信息学院，山东济南 250353【正文语种】中文【中图分类】TN915.93随着知识经济的不断深化与发展,知识密集型企业数量不断增多,规模也不断增大,知识已经成为现代企业的核心资源[1],企业的所有业务活动都离不开知识的支撑。
基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法
Ｃｌ ｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ３ 】 ａ ｓ Ｎｕ ｅ ９
１ 引 言
词 语 是汉语 语 素 组 成 和 自然 语 言 中能 够 独 立 运 用 的最 小 单 位 ， 汉 语 最 基 本 的语 法 和 语 义 单 是 位 ， 以将 词语 看作 汉语 语 言 文字 中的概 念 。词 语 可 语 义相 似 度 计 算 已广 泛 应 用 在 数 据 挖 掘 、 息 抽 信 取、 自动 问答 系统 、 文本 分类 等 诸 多领 域 ， 为 当今 成
应词语 的语义相似度 。实验结果 表明该算法对词语间语义相似度计算是 有效的 。 关键词 知 网；知识图 ； 汉语 词语 ； 义相 似度 ； 图 语 词
Ｔ ３１ Ｐ ９ 中图分类号
Ａ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｗ ｏ ｄ Ｓｅ ａ ｔ ｃ Ｓｉ ｉａ ｉｙ Ａｌ ｏ ｉ ｈ ｎ ｓ ｒ ｍ ｎ ｉ ｍ ｌ ｒｔ ｇ ｒｔ ｍ
７ １ １） ２ ０ ６
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｍ ａ ｔｃ ｓ ｉ ｒｔ ｎ ｆ ｔ ｅ ｂ ｓｃ ｒ ｌ ｔ ｎ ｅ ｗｅ ｎ Ｃｈ ｎ ｓ ｒ ｓ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｒ ｓ ｓ ｍａ ｔ ｓ ｒ ｃ ｅ ｎ ｉ ｉ ｌ ｉｙ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ａ ｉ ｅａ ｉ ｓ ｂ ｔ ｅ ｉ ｅ ｅ ｗｏ ｄ ．Ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｗｏ ｄ ｅ ｎ ｉ ｍ ａ Ｓ ｏ ｃ
一种基于知网语义相似度计算的应用研究
摘 要:随着常见问题集(FAQ)的积累，问句数量日益增大，逐页浏览的知识获取方式很难 满足用户的实际需求，也浪费用户大量的精力和时间，而基于 FAQ 的自动问答系统是解决 该问题的一种有效途径。本文设计了 QuickFaq 自动问答系统框架，采用基于知网的语义相 似度计算模块，找出相似问句并返回答案。实验表明，该方法提高了问答系统的召回率和不 匹配率。
Key words: Hownet; sentence similarity; FAQ; semantic similarity;
1 引言
常见问题库(FAQ)是很多自动问答系统中的重要组成部分。它把用户常问的问题和相关 答案保存起来。这样，对于用户输入的问题，可以首先在常问问题库中查找答案。如果能够 找到相应的问题，就可以直接将问题所对应的答案返回给用户，而不需要经过问题理解、信
以本文提出的 QuickFaq 系统结构为基础，在环境保护知识问答领域进行了实验验证。
共测试了 378 个有关全球变暖和温室效应方面的问句，其中 252 个问句是包含答案的，余下
的 156 个问句没有作答(用来测试系统的不匹配率)。此外还构造了二百多个与 FAQ 库中问
句语义相似的问句，来测试系统的召回率。根据上述评价方法，且选取了两个不同的相似度
1+ (School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai, 200072)
Abstract: Following the accumulation of FAQ, the number of question sentence increased quickly. The FAQ system hardly satisfied the actual demands of users and wasted a lot of time. The automatic QA system based on FAQ can solve this problem efficiently. We propose QuickFaq automatic QA system based on computing of semantic similarities of HowNet. The system which is proposed can find similar sentence and return answers. Experimental results show that this method improves the recall rate and mismatching rate in QA system.
基于机器学习的知识图谱构建与应用
基于机器学习的知识图谱构建与应用随着人工智能技术的不断发展和普及，基于机器学习的知识图谱构建和应用越来越受到关注。
知识图谱是一种基于本体论、语义网络等多种技术手段来组织和表达知识的方式，旨在将人类知识组织成易于理解、易于扩展、易于利用的结构化知识库，为人类的智能决策提供支撑。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建涉及到多个环节，包括知识抽取、本体建模、实体链接、关系抽取等。
具体来说，知识抽取是指从文本、图像、视频等多种媒介中提取出有用的实体、关系和属性等信息。
本体建模是指基于本体论来描述实体、关系和属性等概念，并定义它们之间的层次结构和语义关系。
实体链接是指将抽取到的实体与知识库中已有的实体进行匹配，从而消除同名异义和异名同义等问题。
关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的语义关系，如“，”“属于”等。
在知识图谱的构建中，机器学习技术扮演着重要角色。
比如，在知识抽取中，可以使用文本分类、实体识别、关系抽取等机器学习算法来自动化地抽取有用的信息。
在本体建模和实体链接中，可以使用机器学习算法自动生成本体和实体的属性，从而优化知识库的效率和准确性。
二、知识图谱的应用场景知识图谱的应用场景十分广泛，包括但不限于以下几个领域：1. 智能问答。
基于知识图谱的智能问答系统可以对用户提出的问题进行深层次的理解，并为用户提供准确、详细的答案。
2. 智能推荐。
知识图谱可以为用户个性化推荐商品、服务等内容，大大提高推荐的准确性和用户体验。
3. 自动化客服。
基于知识图谱的自动化客服可以自动回答大量常见问题，减少客服工作量，提高工作效率。
4. 医疗保健。
知识图谱可以为医生提供准确、全面的医疗信息，帮助医生进行更精准的诊断和治疗。
5. 金融领域。
知识图谱可以帮助金融机构进行风险管理、资产管理等工作，提高工作效率和决策的准确性。
三、基于机器学习的知识图谱面临的挑战尽管基于机器学习的知识图谱构建和应用前景广泛，但是它也面临着不少挑战。
基于字典学习和稀疏表示的超分辨率重建算法研究
corresponding
low-resolution
image
patches
via
using
K-Singular
Value
Decomposition (K-SVD) and the idea of joint dictionary training method for
super-resolution reconstruction. This method will improve the dictionary training
representation error and its lacks of adaptability in the above mentioned classical
Super-resolution reconstruction algorithms, as well as the adaptive algorithm of sparse
representation, such as the optimization models, solving methods, dictionary construction
methods of sparse representation, and so on. Then apply these technologies to the image
中，采用两个正则项约束的重建模型计算复杂度较高的问题。本文提出了一种基于结
构聚类和主成分分析（PCA）子字典学习的超分辨率重建算法。一是利用基于结构聚
类和 PCA 变换的子字典训练方法获得稀疏表示能力更强的子字典用于超分辨率重
建。二是在图像重建阶段优化了 Dong 提出的基于降质恢复的模型，去除两个复杂度
基于语义网的知识图谱构建方法
基于语义网的知识图谱构建方法一、引言随着信息技术的快速发展，人们对于知识管理和应用的要求越来越高。
其中，基于语义的知识图谱构建方法成为当前研究的热点之一。
本文将介绍基于语义网的知识图谱构建方法，包括语义网的概念、知识图谱的定义、构建步骤以及应用场景等。
二、语义网的概念语义网是一种描述和链接信息的框架，它可以将信息从HTML 等静态文档中抽象出来，以机器可读的形式公开。
语义网中的信息被包括在RDF（Resource Description Framework）语句中，RDF 语句由主语、谓语、宾语组成，用于描述实例、属性和关系等。
语义网通过XML语言提供了一种统一的数据格式来描述信息和元数据。
在语义网中，数据的定义和描述基于一种称为本体（Ontology）的公共词汇表，本体定义了一组术语和关系，并对其进行了形式化定义。
本体的定义使得语义网中的信息拥有了更丰富、更灵活的表达方式，提高了信息的可重用性和互操作性。
三、知识图谱的定义知识图谱是一种用于描述实体、属性和关系的语义网应用，它将实体、属性和关系建立起来，形成一个“语义网络”，用于描述现实世界中的知识。
知识图谱通过使用本体描述实体和关系，建立了实体之间的关系，并且能够推导出新的知识。
知识图谱在人机交互中具有很好的应用价值。
通过知识图谱，人们可以快速地了解相关的实体、属性和关系，从而较为直观地表达和查询信息。
此外，知识图谱也可以用于自然语言处理和智能问答等领域。
四、构建知识图谱的步骤1.确定本体构建的范围在构建知识图谱之前，需要明确知识图谱所构建的领域范围和知识点。
本体在知识图谱建设过程中扮演着基础性的角色，因此需要依据具体应用场景和相关领域知识进行设计与开发。
2.构建本体模型本体模型是知识图谱的基石，它描述了实体、属性和关系等元素以及它们之间的关系。
本体使用OWL等语言进行定义，可通过Protégé等本体编辑工具进行构建。
在本体模型设计过程中，需要采用一些规范化的标准来保证本体的兼容性和互操作性。
基于知识互补的创新网络演化分析
方 的 知 识 水 平 为 限 ， 每 种 类 型 的 知 识 获 得 增 长 的 概 率 与
其 知 识 差 距 成 正 比 。 如 在 ｔ时 刻 ，、 两 个 节 点 发 生 互 假 ｉ
决 于 两 个 方 面 的 因 素 ， 方 面 ， 点 度 就 是 与 该 节 点 建 一 节
立联 系 的节 点 数 量 ， 表 示 节 点 ｉ 度 ， 越 大 ， 用 的 度 说 明关 系 能力 越 强 ， 息 更 丰 富 、 握 的资 源 也 越 多 ， 信 掌 信 誉更好 ， 此更 能 吸引 新节 点 与之 建立 连 接 。 成 “ 因 形 富
发 ， 立 相 应 的 创新 网 络 演 化 模 型 ， 时 引 入 吸 收 能力 、 建 同 学 习策 略 和创 新 能力 ， 究 其 对 网络 结 构 的影 响规 律 。 研
在 众 多 父 ｆ 结 网 动 机 的 解 释 中 ， ｗａ Ｃｏ ｎ所 关 注 的 “知 识
的 产 ， ｌ 享 ” 是 其 中 最 具 代 表 性 和 解 释 力 的 观 点 。 ｛ 共 ，
［
）Ｏ ） 一Ｚ ］
（ ｋ∈ ［ （ ＞ 仃 ］ ）） ）
规 定 节 点 和 之 间 的 知 识 互 补 度 为 ： ＝ ＾ ｃ ｃ＝
件 不 变 的 情 况 下 ，厂 大 ， 收 的 知 识 量 越 大 ， 此 代 越 吸 因
表 了 网络 内节 点 吸 收 能 力 的 大 小 。
有 合 作 关 系 的 企 业 之 间 相 互 学 习 和 知 识 扩 散 ， 共 同 促
１ 模 型 描 述
１１ 节 点 的 表 示 ．
进 网络层面 的知识增 长 。冈此 ， 业 的吸收 能 力 、 从 学
习 策 略 和 创 新 能 力 等 变 量 人 手 ． 能 很 好 地 解 释 创 新 网
基于对象认知的自适应侦察处理技术
收稿 日期 ： ２ ０ １ ７年 ２月 １ ７ Ｅ ｔ
０ 引 言
在 目前 的 电子 侦察 系统 中 ， 整个 处 理 流 程 和
由于雷 达技 术 的快 速 发展 ， 电子 对 抗 装 备 在 系 统
设计 阶段 预先 设计 好 的处理 程 序无法 适应 环 境 变
化 与对象 升 级 。
模 块通 常都 是把 问题 求解 的全 部知 识 以各种 模 型
察处理 策略 ， 以适应 复 杂对 象和 电磁 环境 的 变化 。 文 中给 出 了处理 流 程 和相 应 的 关键 技 术， 对 工程 应 用有一 定的 参考 价值 。 关键词 侦 察 处理 自适 应 知识 库
Ｓ ｅ ｌ ｆ － Ａｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｒｅ ｃ ０ ｎ ｎａ ｉ ｓ ｓ ａ ｎ ｃ ｅ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ
Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｔａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｓ Ｃｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｗａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｅ Ｇａ ｏ Ｇａ ｎ ｇ Ｇ ａ ｎ Ｙｉ Ｌ ｖ Ｊ ｉ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｎ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ ０ ０ ３ ６， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答问答系统是一种能够回答用户提出的问题的人工智能技术。
它通过自然语言处理和机器学习等方法，将用户提问的语句转化为计算机能够理解的形式，并从海量的知识库中查找相关信息，最终给出准确的答案。
在问答系统中，基于知识图谱的语义匹配与问答技术起着重要的作用。
知识图谱是一种以图形结构来表示和组织知识的方法。
它通过将实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）以节点和边的形式进行建模，从而形成一个大规模的、结构化的知识网络。
在问答系统中，通过基于知识图谱的语义匹配与问答技术可以实现更精确的问题理解和答案推理。
首先，基于知识图谱的语义匹配可以帮助问答系统准确理解用户的问题。
传统的关键词匹配方法往往只能匹配问题中的关键词，而无法考虑上下文和语义。
而基于知识图谱的语义匹配可以利用知识图谱中的实体和关系信息，对问题进行更深入的分析和理解。
例如，当用户提问“Who is the CEO of Apple?”时，基于知识图谱的语义匹配可以将“CEO”与“Apple”进行关联，并通过知识图谱中的实体和关系信息找到正确的答案。
其次，基于知识图谱的问答技术可以利用图谱中的结构信息进行答案推理。
知识图谱中的实体和关系之间的连接可以提供丰富的语义关联信息，帮助问答系统更准确地推理和回答问题。
例如，当用户提问“Which movies did Leonardo DiCaprio star in?”时，基于知识图谱的问答技术可以根据知识图谱中的演员、电影和参演关系进行推理，找出与Leonardo DiCaprio 相关的电影信息，并将其作为答案返回给用户。
此外，基于知识图谱的语义匹配与问答技术还可以结合其他自然语言处理技术，提高问答系统的性能。
例如，可以利用实体链接技术将用户问题中的实体识别出来，并与知识图谱中的实体进行关联。
还可以利用关系抽取技术从文本中提取出实体和关系信息，并将其加入到知识图谱中，增强问答系统的知识覆盖范围。
基于跨域问题的知识图谱构建和推理方法研究
基于跨域问题的知识图谱构建和推理方法研究一、引言知识图谱作为当前人工智能领域中广受关注和研究的重要技术之一，已经广泛应用于许多领域，如自然语言处理、搜索引擎、推荐系统等。
但是，在知识图谱构建和推理过程中，常常会遇到跨域问题。
跨域问题指的是不同领域、不同语言以及不同数据源之间的数据共享和交互困难问题。
为了解决跨域问题，在本文中，我们将结合知识图谱构建和推理方法，探讨基于跨域问题的知识图谱构建和推理方法研究。
二、知识图谱构建方法知识图谱构建通常包括三个步骤：数据预处理、实体识别和关系抽取。
1. 数据预处理：数据预处理是指对原始数据进行清理和格式化处理，以获得符合知识图谱构建要求的数据。
数据预处理包括以下步骤：（1）数据清理：去除噪声和重复数据，并进行规范化处理。
（2）数据标注：对数据进行标注，如对文本数据进行词性标注和句法分析等。
（3）数据格式化：将数据转换为知识图谱所支持的数据格式，如RDF、OWL等。
2. 实体识别：实体识别是指从数据中识别出实体，如人物、地点、组织机构等。
实体识别通常包括以下步骤：（1）命名实体识别：对数据中的命名实体进行识别和抽取。
（2）分类器训练：将抽取到的实体通过分类器进行分类和标注。
（3）实体链接：将同一实体在不同数据源中的标识链接起来。
3. 关系抽取：关系抽取是指从数据中识别出实体之间的关系。
关系抽取通常包括以下步骤：（1）文本分析：对数据进行自然语言处理，抽取出实体之间的联结词和关系性质。
（2）分类器训练：将抽取出的关系通过分类器进行分类和标注。
（3）关系链接：将同一关系在不同数据源中的标识链接起来。
以上三个步骤是知识图谱构建的基本过程。
但是，在面对跨域问题时，我们需要采用特殊的技术和方法来实现数据源之间的共享和交互。
三、跨域知识图谱构建方法跨域知识图谱构建指的是将不同领域、不同语言以及不同数据源中的数据进行共享和交互，从而构建出跨域知识图谱。
跨域知识图谱构建通常包括以下步骤：1. 领域识别：首先需要对不同领域的数据进行识别和分类。
本体相似度研究
开发研究与设计技术本栏目责任编辑：谢媛媛１引言近年来，本体已经成为语义Ｗｅｂ、人工智能、数据集成、信息检索等研究领域的热门课题。
本体映射解决不同本体间的知识共享和重用问题，而本体相似度是本体映射的关键环节［１］。
在本体相似度的研究中，已经有很多文献提出了多种计算方法，有的基于语言语法的相似性，有的基于本体结构的相似性，有的计算实体类的相似度，有的利用启发规则等等。
目前的本体相似技术主要是针对两个异构本体间的相似性进行计算，还需要进一步考虑本体中语义关系的相似性，才能够实现更加精确的本体映射，满足基于语义Ｗｅｂ的信息检索技术对本体相似度计算的需求。
本文首先对本体相似度的一些基本问题予以说明，并描述了语义相似度栈的各个层次。
文章对目前本体相似度计算方法进行了分类，并对每种方法进行了详细描述。
２本体及本体相似度基本概念２．１本体本体最初是一个哲学概念，用来描述事物的本质。
在计算机科学领域，本体被定义为共享概念模型的形式化规范说明［２］。
本体简单形式化定义为：Ｏ＝（Ｃ，ＨＣ，ＲＣ，ＨＲ，Ｉ，ＲＩ，Ａ）本体包含以下：概念Ｃ包含于层次结构ＨＣ中。
两个独立的概念之间存在关系ＲＣ。
关系（属性）处于层次结构ＨＲ中。
实例Ｉ是特殊化概念，由属性实例ＲＩ关联。
另外，可以定义公理Ａ用来引用其余已有的知识。
描述本体的通用语言是ＲＤＦＳ或者ＯＷＬ，它们提供不同的模型构造子，因而体现了不同复杂度。
２．２本体相似度形式化定义本体相似度如下：Ｏｉ：标号为ｉ的本体，ｉ∈ＮＳｉｍ（ｘ，ｙ）：相似度函数ｅｉｊ：本体Ｏｉ的概念，ｅｉｊ∈（Ｃｉ，ＲＣｉ，Ｉｉ），概念标号ｊ∈ＮＳｉｍ（ｅｉ１ｊ１，ｅｉ２ｊ２）：概念ｅｉ１ｊ１和ｅｉ２ｊ２的概念相似度函数，其中ｉ≠ｊ本体相似度计算是以一定的粒度为基础的，如以概念为粒度，则两个本体之间的相似度，是由两个本体内部概念之间配对相似度来决定的。
两个不同本体的概念组成的概念对之间的相似度，除了与概念自身的属性有关系外，还与概念在自身的本体中所处的上下文环境有很大的关系。
基于线性规划和相似变换的点匹配算法
基于线性规划和相似变换的点匹配算法赵宇兰;连玮【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(33)4【摘要】This paper proposed a linear programming based point matching method with similarity regularization in order to resolve the problems of non-rigid deformation, positional noise and outliers. Point matching was modeled as an energy minimization problem. Shape context was used to reduce the ambiguity of point correspondence, and similarity transform was used to preserve the continuity of spatial mapping. The continuously relaxed optimization problem is reduced to a linear program where optimality can be guaranteed. The simulation results verified the effectiveness of the method.%为解决点匹配过程中非刚性形变、位置噪声和出格点等因素导致点匹配不理想的问题,提出一种基于线性规划和相似变换的特征点匹配算法.点匹配被建模成一个能量函数最小化问题.在该函数中,形状上下文特征用于降低点对应关系的歧义性,相似变换用于保持空间映射的连续性,连续松弛问题归结为一个线性规划.仿真结果证实了该算法的有效性.【总页数】4页(P1115-1118)【作者】赵宇兰;连玮【作者单位】长治学院计算机系,山西长治046011【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于位置点匹配的GPS/DR组合导航系统地图匹配算法 [J], 赵凯;杨育红;曲保章2.基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法 [J], 连玮3.一种基于匹配强度的特征点匹配消除歧义算法 [J], 李志;王琰;杨大为4.基于点相互关系特征点匹配算法的标志图匹配 [J], 戴崎斌;王茁语5.一种基于线性规划松弛的无线位置匹配算法 [J], 马佩勋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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１ 概述
不同的企业为了适 应市场 竞争，已经构建 了多种企业信 息系统（ｎｅｐｉ ｆｒ ｔ ｎＳ ｓ ｍ， Ｉ） Ｅ ｔ ｒ ｅ ｎｏｍａｉ ｙｔ Ｅ Ｓ 。尽管这些 ＥＳ的 ｒ ｓＩ ｏ ｅ Ｉ 用途不同且各有优势 ，但是它们 存在着 共同之 处，所不同的 只是 应用领 域 以及 特殊 实现 ，如果各 自研 发 自己的信息 系 统， 势必造成共有部分 的重复研发 。因此 ， 需要深入研究 Ｅ Ｓ Ｉ 的重构 。现今 ，对于 信息系统的研 究层 出不 穷 Ｊ ，而采 用形
ａ ｇ ｒ ｍｓｉ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｒｕ ｅ ｅｒ ｃ ｎ ｇ ｒ ｔｏ ｅｅ ｐ ｏ ｅ Ｅｘ ｍｐ ｅ ｒ ｖｅ ｅ ｖ ｉ ｉ ｆｔ ｅ ｒ ｃ ｎ ｇ ｒ ｔｏ ｅｈｏ ． ｌｏｉ ｈ ｔ ｓ ｏ ｏ ｅ ． ｌ ｓｉ ｔ ｅ ｏ ｆ ｕ ａｉ ｎ ａ ｘ ｌ ｒ ｄ． ａ ｌ ｓｐ ｏ ｓｔ ａ ｄ ｔ ｏ ｅ ｏ ｆ ｕ ａｉ ｎｍ ｔ ｄ ｐ ｎｈ ｉ ｒ ｈ ｌ ｙ ｈ ｉ
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第 ３ 卷 第 ２ 期 ７ ０
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程
２１ 年 １ ０１ ０月
Ｏｃ ｏ ｒ ２ ｔ ｂｅ ０１ ｌ
ＮＯ２０ ．
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ 章编号： ｏｏ ４８ ｏ１０＿０ ＿３ 文献标识码： １０一 ２（ １２＿ ０ ｏ ２ ）＿ｏ Ａ
原的相似性度量方法 。在 Ｏ Ｍ 及信息传递 关系网重构运算 的基础 上，提 出基于 Ｏ Ｍ 及近似匹配的 ＥＳ Ｋ Ｋ Ｉ 重构算法 ，给 出重构过程 中的规
则 。应用实例验证了该重构方法的有效性 。
关健诃 ：对象知识 网；企业信息系统 ；近似 匹配 ；信息传递关系 网；预处理规则
Ｒｅ ０ ｆｇ ｒ ｔ ｎ ０ Ｓ Ｂａ ｅ ｎ ｏ ＫＭ ｎ ｐ ｏ ｉ ａ ｅＭ ａ ｃ ｉ ｇ ｃ ｎ ｉｕ ａ ｉ ｆ ０ ＥＩ ｓ ｄ ０ ａ ｄ Ａｐ ｒ ｘ ｍ ｔ ｔ ｈ ｎ
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中圈分类号： Ｐｌ Ｔｌ
基 于对 象知 识 网与近似 匹配 的 Ｅ Ｓ重构 Ｉ
薛朝改 ，曹海旺
（． １ 郑州大学管理 工程 系 ，郑州 ４ ０ ０ ； ． ５０ １ ２ 郑州航空工业管 理学院 电子通信工程系 ，郑州 ４ ０ １ ） ５０５
摘
要 ： 究基于对象 知识 Ｎ（Ｋ 与近似匹配的企业信息系统（Ｉ） 研 Ｏ Ｍ） ＥＳ重构方法 。 根据 ＥＳ 块的相 似性 ， Ｉ模 定义重构原 ，给出知识 点及 联系
【 ｙ ｗｏ ｄ Ｏｂｅｔ ａｅ ｏ ｅ ｇ ｓ（ Ｋｅ ｒ ｓ ｊｃ－ ｓｄ Ｋｎ ｗｌ ｅ ＭｅｈＯＫＭ） ｎｅｐｉ ｎｏｍａ ｏ Ｓ ｓ ｍｓＥ Ｓ；ａｐｏ ｉ ｔ ｔｈｎ ；Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔａ ｓ ｒ ｌ ｂ ｄ ；Ｅ ｔ ｒ ｅ Ｉｆｒ ｔ ｎ ｙｔ （ Ｉ） ｐ ｒｘｍａ ｍａ ｉｇ ｎｏｍａ ｏ ｒｎｆ ｒ ｓ ｉ ｅ ｅ ｃ ｉ ｅ
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