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属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
关系抽取 预训练模型 标签依赖 图卷积神经网络
2022/3/24
关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。
从中医舌诊与八纲辨证之间的不确定性、复杂性、逻辑推理的模糊性出发，寻找能够充分模拟舌像与八纲辨证的非线性映射关系的数据模型，探讨利用人工神经网络(ANN)算法构建中医诊断神经网络知识库。采用MS SQL Server 2005平台，选择Microsoft神经网络数据挖掘查看功能，并能够预测分析，可以有效辅助教学实践和中医临床规范化诊断。
基于知识的复杂产品设计过程
复杂产品 设计过程 设计知识
2010/2/20
通过构建复杂产品知识化设计过程模型，建立将设计资源数据转换成设计知识的映射关系，基于人工神经网络获取设计知识的方法，实现设计知识的继承与共享，提高设计的质量和效率，用固体火箭发动机设计经验知识的获取过程验证了该方法的有效性。
煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究
煤矿瓦斯预测 粗糙集 神经网络
2009/8/20
将粗糙集与神经网络结合，提出由样本更新、粗糙集预处理、神经网络训练、规则提取4个模块组成的煤矿瓦斯预测知识获取模型，将其应用于实时数据进行实验，结果表明，该模型实时性好、可靠性及精度高，可以较好地解决煤矿瓦斯预测知识获取困难的问题，为煤矿瓦斯预测专家系统知识库的建立奠定基础。
知识共享效率的R-RNN评价模型研究及应用
指标体系 粗糙集 RBF神经网络
2009/7/6
针对企业知识共享效率评价方法缺乏的现状，提出了基于粗糙集和RBF神经网络的R-RNN知识共享效率评价模型。在研究知识共享活动基本过程的基础上，分析了知识共享效率影响因素，得出效率评价指标体系。然后，运用粗糙集理论对评价指标进行预处理，去除冗余指标项，在合理化评价指标体系的同时减少网络输入维度，进而采用RBF神经网络对知识共享效率进行综合评价。最后通过具体的应用实例验证了该评价模型的有效性与可行性。
基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计
推荐系统 智能推荐 知识
2009/7/2
分析了传统推荐技术存在的不足，阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足，提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题，设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架，并阐述了其工作原理。
利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识
航空发动机 转静碰摩 知识获取 神经网络
2009/4/9
获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此，研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法，介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法，并用Iris数据对方法进行了验证。最后，通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本，利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则，...