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基于关系图卷积神经网络的跨句实体关系抽取: 1; 作者陈千关春祥 +1 位作者郭鑫王素格《中文信息学报》北大核心 2025年第7期62-71,共10页; 相对于句子级关系抽取,涉及关系的实体存在于多个句子中的情况在实际场景中更常见。因此篇章级关系抽取逐渐成为近年来信息抽取领域的研究热点。为了充分利用上下文信息和篇章结构信息,该文采用实体嵌入表示和实体间的显式结构关系研究... 展开更多; 关键词关系图卷积神经网络跨句实体关系抽取实体嵌入; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测被引量：2: 2; 作者高翔《电讯技术》北大核心 2023年第4期457-465,共9页; 事件预测需要综合考虑的要素众多,现有预测模型多数存在数据稀疏、事件的组合特征及时序特征考虑不足、预测类型单一等问题。为此,提出了基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测方法,通过节点特征聚合技术实现数据的稠密化表示。模型... 展开更多; 关键词事件预测多标签事件关系图卷积神经网络长短期记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测被引量：1: 3; 作者唐鹏赵治国 +2 位作者李豪迪卢万成杨建煜《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1259-1272,共14页; 开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有... 展开更多; 关键词电驱动总成实时在线温度预测多物理场耦合关系图卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测被引量：10: 4; 作者朱广宇张萌裔扬《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期949-957,共9页; 准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知... 展开更多; 关键词城市轨道交通突发事件演化结果预测知识图谱关系图卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于层次化R-GCN的会话情绪识别方法被引量：1: 5; 作者赖河蒗李玲俐 +1 位作者胡婉玲颜学明《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期85-92,共8页; 会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络(HRGCN)的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行... 展开更多; 关键词基础神经网络关系图卷积神经网络会话情绪识别人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习算法的信用债违约风险预测模型被引量：2: 6; 作者何睿《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第17期154-158,共5页; 随着中国债券市场规模不断扩大,2014年以来,中国信用债违约事件日益增加。文章在构建银行间债券市场信用债知识图谱的基础上,针对其多种关系的特点,提出基于注意力机制的关系图卷积神经网络及债券知识图谱构建的异构信息处理(R-GCN-BKG... 展开更多; 关键词债券违约知识图谱深度学习关系图卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于融合评价指标BERT-RGCN的油田评价区块调整措施推荐方法: 7; 作者王梅朱晓丽 +2 位作者孙洪国王海艳濮御《东北石油大学学报》 2025年第5期110-120,I0008,共12页; 为解决油田领域区块调整措施推荐过程中存在的样本数据稀疏和语义特征复杂等问题,提出基于融合评价指标(EI)的变换器双向编码(BERT)与关系图卷积神经网络(RGCN)的油田评价区块调整措施推荐方法(EI-BERT-RGCN方法)。根据评价指标、评价... 展开更多; 关键词异构图变换器双向编码(BERT) 预训练模型关系图卷积神经网络(RGCN) 推荐算法措施推荐油田评价区块; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于关系图卷积神经网络的跨句实体关系抽取: 1; 作者陈千关春祥郭鑫王素格; 机构山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室; 出处《中文信息学报》北大核心 2025年第7期62-71,共10页; 基金山西省自然科学基金(202203021221021) 国家自然科学基金(62376143)。; 文摘相对于句子级关系抽取,涉及关系的实体存在于多个句子中的情况在实际场景中更常见。因此篇章级关系抽取逐渐成为近年来信息抽取领域的研究热点。为了充分利用上下文信息和篇章结构信息,该文采用实体嵌入表示和实体间的显式结构关系研究跨句实体关系抽取。首先,对篇章进行编码和构图;进而,使用关系图卷积神经网络对图节点进行更新,并利用融合篇章全局信息的节点嵌入表示更新边嵌入表示;最后,该模型使用一种迭代算法完成边信息的推理,实现跨句实体关系抽取。实验结果表明,相比基线模型,在CDR和GDA数据集上的跨句实体关系抽取性能得到了显著提高。; 关键词关系图卷积神经网络跨句实体关系抽取实体嵌入; Keywords relational graph convolutional neural networks cross-sentence entity relation extraction entity embedding; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测被引量：2: 2; 作者高翔; 机构中国西南电子技术研究所; 出处《电讯技术》北大核心 2023年第4期457-465,共9页; 文摘事件预测需要综合考虑的要素众多,现有预测模型多数存在数据稀疏、事件的组合特征及时序特征考虑不足、预测类型单一等问题。为此,提出了基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测方法,通过节点特征聚合技术实现数据的稠密化表示。模型利用卷积神经网络的卷积和池化运算,提取预测数据的组合时间段特征信息,并结合长短期记忆网络的时序特征提取能力,进一步提取预测数据的时序规律特征;最后,模型通过全连接的多标签分类器,输出多种类型事件发生的概率值。实验结果表明,所提模型可以支持进行多日期、多类型事件预测,在特定数据集上最高F 1值可以达到0.85。; 关键词事件预测多标签事件关系图卷积神经网络长短期记忆网络; Keywords event prediction multi-label event relational graph conventional neural network long and short term memory network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测被引量：1: 3; 作者唐鹏赵治国李豪迪卢万成杨建煜; 机构同济大学汽车学院联合汽车电子有限公司; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1259-1272,共14页; 基金国家自然科学基金(51675381) 上海市科委科技创新项目(21DZ1209700)资助。; 文摘开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有限元模型,并通过台架试验验证该模型准确性;其次,采用有限元模型生成了几种常规工况下的瞬态温度场数据集,以用于后续代理模型的测试验证;然后,结合有限元模型获取简化的热网络拓扑和图卷积神经网络,提出一种模型与数据双轮驱动建模的EDA时空关系图卷积神经网络预测模型;最后,通过不同工况下的离线仿真对比分析和台架在线测试,对所提出的温度预测模型进行有效性和实时性验证。实测离线数据集上的分析结果表明:全局预测误差和平均绝对误差分别为4.4和1.25℃,相较于常规时序图卷积神经网络和门控递归单元方法分别降低17.3%、28.1%和5.3%、29.3%。台架在线预测结果也与真实测量值十分接近,其全局预测误差和平均绝对误差为3.99和0.66℃。总之,所提出的实时在线温度预测方法可以准确预测EDA真实温度变化。; 关键词电驱动总成实时在线温度预测多物理场耦合关系图卷积神经网络; Keywords electric drive assembly real-time online temperature prediction multi-physical field coupling relational graph convolutional neural network; 分类号 U469.72 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测被引量：10: 4; 作者朱广宇张萌裔扬; 机构北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室扬州大学信息工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期949-957,共9页; 基金国家自然科学基金(61872037,62132003,62272036) 中央高校基本科研业务费(2021YJS309)。; 文摘准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知识图谱(KG)和关系图卷积神经网络(R-GCN)模型提出一种城市轨道交通突发事件演化结果预测方法。首先,构建城市轨道交通突发事件知识图谱,将与事件相关的场景信息进行结构化处理;其次,基于关系图卷积神经网络模型构建城市轨道交通突发事件结果的预测模型;最后,利用城市轨道交通突发事件案例库进行验证。实验结果表明,所提预测方法具有较好的准确率、较强的普适性,可为轨道交通应急管理提供方法和技术支持。; 关键词城市轨道交通突发事件演化结果预测知识图谱关系图卷积神经网络; Keywords Urban rail transit Emergency Evolution result prediction Knowledge Graph(KG) Relation-Graph Convolution Neural network(R-GCN); 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于层次化R-GCN的会话情绪识别方法被引量：1: 5; 作者赖河蒗李玲俐胡婉玲颜学明; 机构华南师范大学计算机学院广东司法警官职业学院信息管理系广东外语外贸大学信息科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期85-92,共8页; 基金国家自然科学基金青年基金项目(62006053) 广东省教育厅特色创新类项目(2018KQNCX072) +3 种基金广东司法警官职业学院第四届院级课题(2020YB16)。; 文摘会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络(HRGCN)的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行优化,按照不同的说话者划分出2个不同的会话子序列,采用2个局部关系图卷积神经网络(R-GCN)分别对2个子序列进行局部建模,按照会话发生的时间顺序重新整合局部建模后的2个子序列,并利用全局R-GCN对其进行全局建模。通过对输入的多模态特征数据的分层次建模,使得会话序列捕获到更多的上下文信息。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,与当前流行的循环神经网络LSTM、GRU等相比,HRGCN方法的会话情绪识别性能较高,准确率与F1值分别达到84.48%与84.40%。; 关键词基础神经网络关系图卷积神经网络会话情绪识别人工智能; Keywords Basic Neural Network(BNN) Relational Graph Convolutional Network(R-GCN) conversation emotion recognition artificial intelligence; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习算法的信用债违约风险预测模型被引量：2: 6; 作者何睿; 机构武汉大学董辅礽经济社会发展研究院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第17期154-158,共5页; 文摘随着中国债券市场规模不断扩大,2014年以来,中国信用债违约事件日益增加。文章在构建银行间债券市场信用债知识图谱的基础上,针对其多种关系的特点,提出基于注意力机制的关系图卷积神经网络及债券知识图谱构建的异构信息处理(R-GCN-BKG)的违约债券预测算法,并对债券违约的影响因素进行分析。实验结果表明,R-GCN-BKG模型在处理违约债券的预测任务上取得良好效果,其准确率为92%、召回率为90%、精确率为89%。; 关键词债券违约知识图谱深度学习关系图卷积神经网络; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F832 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于融合评价指标BERT-RGCN的油田评价区块调整措施推荐方法: 7; 作者王梅朱晓丽孙洪国王海艳濮御; 机构东北石油大学计算机与信息技术学院; 出处《东北石油大学学报》 2025年第5期110-120,I0008,共12页; 基金国家自然科学基金项目(52274037) 黑龙江省科技创新基地项目(JD24A009) +1 种基金黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q20080)。; 文摘为解决油田领域区块调整措施推荐过程中存在的样本数据稀疏和语义特征复杂等问题,提出基于融合评价指标(EI)的变换器双向编码(BERT)与关系图卷积神经网络(RGCN)的油田评价区块调整措施推荐方法(EI-BERT-RGCN方法)。根据评价指标、评价区块及措施之间的交互信息构建异构图,利用BERT模型生成评价指标、评价区块及措施术语词向量,共同作为输入词向量,将融合评价指标信息的异构图和输入词向量放入RGCN模型训练,学习评价区块的有效表征;在某油田评价区块提供的数据集上进行实验对比。结果表明:EI-BERT-RGCN方法能够捕捉文本中隐含的复杂语义并缓解数据稀疏问题,能更好理解未观察到的评价指标与调整措施之间的潜在关系,提升节点的表示质量。EI-BERT-RGCN模型在精确率、召回率、F_(1)分数及ROC曲线下面积等评价指标上优于其他基准模型,在保持较高精确率的同时,展现更好的泛化能力和鲁棒性。该结果为油田评价区块调整措施推荐提供参考。; 关键词异构图变换器双向编码(BERT) 预训练模型关系图卷积神经网络(RGCN) 推荐算法措施推荐油田评价区块; Keywords heterogeneous graph Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT) pre-trained models Relational Graph Convolutional Networks(RGCN) recommendation algorithms measure recommendation oil field evaluation blocks; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于关系图卷积神经网络的跨句实体关系抽取	陈千关春祥郭鑫王素格	《中文信息学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测	高翔	《电讯技术》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测	唐鹏赵治国李豪迪卢万成杨建煜	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测	朱广宇张萌裔扬	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于层次化R-GCN的会话情绪识别方法	赖河蒗李玲俐胡婉玲颜学明	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度学习算法的信用债违约风险预测模型	何睿	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于融合评价指标BERT-RGCN的油田评价区块调整措施推荐方法	王梅朱晓丽孙洪国王海艳濮御	《东北石油大学学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料