枪械方案设计系统中的基于实例推理框架研究 被引量：3

1

作者 方峻 刘长毅 徐诚 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期128-132,共5页

本文提出了一种基于实例推理 (CBR)的面向对象框架原型 ,阐述了其结构组成和实现形式 ,研究了其在构建枪械方案设计系统中的应用 ,同时建立了基于可扩展标记语言 (XML)的实例表达形式和一套面向对象的实例推理模型 ,在此基础上开发了一... 本文提出了一种基于实例推理 (CBR)的面向对象框架原型 ,阐述了其结构组成和实现形式 ,研究了其在构建枪械方案设计系统中的应用 ,同时建立了基于可扩展标记语言 (XML)的实例表达形式和一套面向对象的实例推理模型 ,在此基础上开发了一套枪械自动机方案设计原型系统 。 展开更多

关键词 枪械方案设计系统 基于实例推理框架 系统结构 XML 实例表达形式 实例推理模型

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NN-EdgeBuilder:面向边缘端设备的高性能神经网络推理框架

2

作者 张萌 张雨 +2 位作者 张经纬 曹新野 李鹤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3132-3140,共9页

飞速发展的神经网络已经在目标检测等领域取得了巨大的成功,通过神经网络推理框架将网络模型高效地自动部署在各类边缘端设备上是目前重要的研究方向。针对以上问题,该文设计一个针对边缘端FPGA的神经网络推理框架NN-EdgeBuilder,能够... 飞速发展的神经网络已经在目标检测等领域取得了巨大的成功,通过神经网络推理框架将网络模型高效地自动部署在各类边缘端设备上是目前重要的研究方向。针对以上问题,该文设计一个针对边缘端FPGA的神经网络推理框架NN-EdgeBuilder,能够利用基于多目标贝叶斯优化的设计空间探索算法充分探索网络每层的并行度因子和量化位宽,接着调用高性能且通用的硬件加速算子来生成低延迟、低功耗的神经网络加速器。该文使用NN-EdgeBuilder在Ultra96-V2 FPGA上部署了UltraNet和VGG网络,生成的UltraNet-P1加速器与最先进的Ul-traNet定制加速器相比,功耗和能效比表现分别提升了17.71%和21.54%。与主流的推理框架相比,NN-Edge-Builder生成的VGG加速器能效比提升了4.40倍,数字信号处理器(DSP)的计算效率提升了50.65%。 展开更多

关键词 神经网络推理框架 设计空间探索 多目标贝叶斯优化 硬件加速算子

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基于语义分层的行为推理框架

3

作者 聂慧饶 陶霖密 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期178-186,共9页

人类行为理解是实现"人本计算"模式的基础,其本质在于获取行为的语义,即由动作特征推导人体的行为,需要跨越两者之间的语义鸿沟;为此提出了环境上下文进行隐式建模的方法,并基于此提出了语义分层的行为推理框架,该框架使用了... 人类行为理解是实现"人本计算"模式的基础,其本质在于获取行为的语义,即由动作特征推导人体的行为,需要跨越两者之间的语义鸿沟;为此提出了环境上下文进行隐式建模的方法,并基于此提出了语义分层的行为推理框架,该框架使用了从模糊语义到确定语义的渐近式推理。根据知识将特征合理地分为多个层次,系统则根据当前状态去提取所需要的特征,推理当前可能的候选行为集;并由该候选行为集指导处理模块,更新特征集并进行新一轮的推理,反复迭代至推理完成。应用提出的环境建模方法和渐近推理框架可以有效地实现行为理解。使用隐式环境方法可以提高行为理解的准确率;渐近式推理框架可以避免传统推理方法无差别地提取所有特征,从而提升了推理效率。 展开更多

关键词 行为理解 特征行为关系 环境上下文 语义分层 分层推理框架

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化学学科“结构决定性质”推理的内涵与框架

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作者 殷广亚 卢姗姗 《化学教学》 北大核心 2025年第3期3-9,共7页

“结构决定性质”是学生解决化学问题的重要推理方式,明晰结构与性质间的推理关系,从本质上认识“结构决定性质”,以促成其在不同化学主题中的教学落实。通过明确“结构决定性质”的内涵,提炼“结构决定性质”的推理框架,从而对不同主... “结构决定性质”是学生解决化学问题的重要推理方式,明晰结构与性质间的推理关系,从本质上认识“结构决定性质”,以促成其在不同化学主题中的教学落实。通过明确“结构决定性质”的内涵,提炼“结构决定性质”的推理框架,从而对不同主题的化学知识给出具体教学建议。 展开更多

关键词 结构决定性质 推理方式 推理框架 教学建议

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GNNSched:面向GPU的图神经网络推理任务调度框架 被引量：3

5

作者 孙庆骁 刘轶 +4 位作者 杨海龙 王一晴 贾婕 栾钟治 钱德沛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页

由于频繁的显存访问,图神经网络GNN在GPU上运行时往往资源利用率较低。现有的推理框架由于没有考虑GNN输入的不规则性,直接适用到GNN进行推理任务共置时可能会超出显存容量导致任务失败。对于GNN推理任务,需要根据其输入特点预先分析并... 由于频繁的显存访问,图神经网络GNN在GPU上运行时往往资源利用率较低。现有的推理框架由于没有考虑GNN输入的不规则性,直接适用到GNN进行推理任务共置时可能会超出显存容量导致任务失败。对于GNN推理任务,需要根据其输入特点预先分析并发任务的显存占用情况,以确保并发任务在GPU上的成功共置。此外,多租户场景提交的推理任务亟需灵活的调度策略,以满足并发推理任务的服务质量要求。为了解决上述问题,提出了GNNSched,其在GPU上高效管理GNN推理任务的共置运行。具体来说,GNNSched将并发推理任务组织为队列,并在算子粒度上根据成本函数估算每个任务的显存占用情况。GNNSched实现了多种调度策略来生成任务组,这些任务组被迭代地提交到GPU并发执行。实验结果表明,GNNSched能够满足并发GNN推理任务的服务质量并降低推理任务的响应时延。 展开更多

关键词 图神经网络 图形处理器 推理框架 任务调度 估计模型

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基于领域知识图谱的变压器故障联合推理 被引量：1

6

作者 周长玉 李想 +1 位作者 焦润海 李恺航 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第6期2160-2170,I0010,共12页

当变压器发生故障时,帮助调度人员快速分析故障原因能够有效提升电网的应急处理能力和安全运行水平。针对现有故障推理方法不能充分利用故障信息以及在故障信息有限时效果不佳等问题,该文提出一种基于领域知识图谱的故障联合推理方法。... 当变压器发生故障时,帮助调度人员快速分析故障原因能够有效提升电网的应急处理能力和安全运行水平。针对现有故障推理方法不能充分利用故障信息以及在故障信息有限时效果不佳等问题,该文提出一种基于领域知识图谱的故障联合推理方法。首先,搭建变压器故障处置知识图谱,将历史故障处置文本中的经验提炼到知识库中。然后,采用语义搜索模型将故障信息与故障关联知识连接建立联合推理空间(joint reasoning space,JRS),并利用融入贝叶斯网络分布知识的图注意力故障推理(fault reasoning graph attention network,FRGAT)框架实现故障推理任务。最后,基于某地变压器故障处置实际数据,构建了面向电力故障处置领域的知识图谱,并验证了提出的故障推理方法的有效性。与现有故障推理方法相比,所提方法的准确率提高了6.56%。 展开更多

关键词 变压器 故障推理 知识图谱 联合推理空间 图注意力故障推理框架

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基于神经网络和框架推理的风险应对专家系统 被引量：1

7

作者 沈琴 李原 +1 位作者 杨海成 张杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期170-172,共3页

为了提高飞机装配项目风险应对的效率及可靠性,提出一种将神经网络和框架知识系统相结合的风险应对方法。该方法基于框架表示理论,以方案与风险因子之间存在映射为规则,将专家风险应对经验存储于专家系统知识库之中。使训练后的神经网... 为了提高飞机装配项目风险应对的效率及可靠性,提出一种将神经网络和框架知识系统相结合的风险应对方法。该方法基于框架表示理论,以方案与风险因子之间存在映射为规则,将专家风险应对经验存储于专家系统知识库之中。使训练后的神经网络以连接权的形式获取知识。使用时,运用匹配算法对神经网络输出和知识库中的知识进行推理匹配,得到最终应对方案。该方法在某型飞机装配项目的风险管理中得到应用,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 飞机装配 风险应对 神经网络 框架推理 专家系统

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基于大语言模型的移动应用隐私政策合规性检测方法

8

作者 王立梅 韩林睿 +3 位作者 杜祖炜 郑日 时建中 刘奕群 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期1-16,共16页

隐私政策是网络服务提供者对其合法采集和利用个人信息行为的自律性承诺,旨在增强用户对个人信息处理过程的信任并提升其控制能力。然而,实际应用中却存在内容冗长、术语复杂、合规边界模糊等问题。传统方法依赖分类模型,通过对隐私政... 隐私政策是网络服务提供者对其合法采集和利用个人信息行为的自律性承诺,旨在增强用户对个人信息处理过程的信任并提升其控制能力。然而,实际应用中却存在内容冗长、术语复杂、合规边界模糊等问题。传统方法依赖分类模型,通过对隐私政策文本进行标注实现自动化合规检测,但存在评估标准单一化、标注数据获取成本高、模型泛化能力不足等局限性。对此,提出一种基于大语言模型的移动应用隐私政策合规性检测方法,核心流程为“构建合规性评估体系-设计层级式推理框架-实现自动化合规检测”。首先,依据《民法典》《个人信息保护法》等9部法律法规及国家标准,构建包含6个一级指标、14个二级指标和41个三级指标的合规性评估体系;其次,基于动态最优轨迹搜索方法设计三阶段层级式推理框架DOTS-THCE,通过小样本提示工程引导大语言模型实现隐私政策的多层次动态评估;最后,基于从“腾讯应用宝”移动应用商店采集的PPC-Bench数据集(涵盖10个类别、4821份隐私政策文本)开展实验。实验结果表明,与Deepseek-LLM-7B-Chat,Llama3.1-8B-Chinese-Chat和GLM-4-9B-Chat相比,Qwen2.5-7B-Instruct模型经DOTS-THCE方法增强推理后性能更优。Qwen2.5-7B-Instruct@DOTS-THCE模型在隐私政策合规性检测中宏F1值达89.30%,显著优于SVM,CNN,RNN,BERT以及Qwen2.5-7B-Instruct@RAG等基线模型。研究不仅验证了大语言模型在隐私政策合规性检测中应用的有效性,更为破解司法领域高质量标注数据稀缺的困境提供了有益参考。 展开更多

关键词 隐私政策 合规性检测 动态最优轨迹搜索 三阶段层级式推理框架 大语言模型

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资源组件驱动的装配工具匹配推理方法 被引量：1

9

作者 阴艳超 张晟博 +1 位作者 廖伟智 徐凯 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1981-1992,共12页

针对复杂产品装配工序多样、工序间装配约束复杂、虚拟装配过程中工具资源的表示与推送困难问题,提出了资源组件驱动的装配工具匹配推理方法。首先,搭建了包括装配工具资源组件驱动模块、资源组件本体构建模块、资源组件运行与求解模块... 针对复杂产品装配工序多样、工序间装配约束复杂、虚拟装配过程中工具资源的表示与推送困难问题,提出了资源组件驱动的装配工具匹配推理方法。首先,搭建了包括装配工具资源组件驱动模块、资源组件本体构建模块、资源组件运行与求解模块的资源组件驱动的装配工具匹配推理框架;然后,构建了装配工具的资源组件本体,给出了基于资源组件的装配工具匹配推送机制,并重点设计了资源组件驱动的装配工具类型与尺寸的按需匹配推理方法;最后,依托复杂产品装配资源推送服务平台验证了所提方法的有效性。解决了装配工具资源人工调整响应速度慢、装配效率低的问题。 展开更多

关键词 资源组件 虚拟装配 推理框架 本体映射 语义匹配

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SAF-CNN:面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架 被引量：5

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作者 谢坤鹏 仪德智 +4 位作者 刘义情 刘航 赫鑫宇 龚成 卢冶 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1053-1072,共20页

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(... 传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN),通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-CNN加速器可分别实现76.3GOPS与494.3GOPS的计算性能.与多核CPU相比,SAF-CNN在进行SSD_MobileNetV1目标模型检测时,可实现3.5倍与2.2倍的性能提升,模型推理速度高达26.5fps. 展开更多

关键词 卷积神经网络 模型压缩 计算图 加速器设计 推理框架

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考虑公平权重的云服务供应商选择 被引量：9

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作者 付超 肖明 孙超平 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2240-2248,共9页

为解决医疗、金融、能源、制造等不同产业与云计算技术结合所面临的公共问题,即云服务供应商选择问题,从技术和技术管理两个视角构建了云服务供应商选择的指标体系。设计了证据推理框架下的不确定多属性供应商选择模型,依托该模型提出... 为解决医疗、金融、能源、制造等不同产业与云计算技术结合所面临的公共问题,即云服务供应商选择问题,从技术和技术管理两个视角构建了云服务供应商选择的指标体系。设计了证据推理框架下的不确定多属性供应商选择模型,依托该模型提出涵盖均方差、离差、熵、相关性四种离散度测度的公平属性权重确定方法,讨论并理论证明了方法的性质,进而产生相应的云服务供应商选择结果。通过实例验证了该方法的有效性与应用性。 展开更多

关键词 云服务 供应商选择 客观权重 公平权重 证据推理框架

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表推演方法 被引量：2

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作者 孙吉贵 刘叙华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1995年第6期45-48,54,共5页

表推演方法作为一种经典逻辑和各种非经典逻辑统一的推理框架,近年来受到人们的普遍关注,并已用于实际推理系统中。本文旨在介绍经典逻辑的表推演方法,给出了表推演方法在经典逻辑中的几种基本形式,并指出它可以作为一种模型生成方法,... 表推演方法作为一种经典逻辑和各种非经典逻辑统一的推理框架,近年来受到人们的普遍关注,并已用于实际推理系统中。本文旨在介绍经典逻辑的表推演方法,给出了表推演方法在经典逻辑中的几种基本形式,并指出它可以作为一种模型生成方法,用于知识库的一致性验证。 展开更多

关键词 表推演 推理框架 人工智能 知识库 归结推理

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