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题名基于柯西-施瓦茨不等式的知识图谱稠密表示方法
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作者
林霞
王聪
李敏
李俊华
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机构
四川师范大学计算机科学学院
四川警察学院计算机科学与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第2期300-306,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61602331)资助
四川省重点实验室开放课题项目(NDSMS201606)资助
+1 种基金
四川省教育厅重点项目(17ZA0322)资助
四川省教育厅科研项目(17ZB0361)资助.
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文摘
知识图谱稠密表示将形态各异的知识转化为结构化的实值向量,是当前有效的知识表示方式之一,广泛应用于知识计算和知识推理.在知识图谱稠密表示发展过程中,现有表示方法采用随机梯度下降法优化知识向量,导致知识嵌入精确度低.为此,本文提出了基于柯西-施瓦茨不等式的知识图谱稠密表示方法,将知识嵌入到低维稠密的向量空间.首先借助基于翻译操作的嵌入学习模型,利用势能函数表示实体和关系在向量空间中的距离,然后基于柯西-施瓦茨不等式,以极小化势能函数,最后在低维向量空间中最优化知识图谱的实体和关系向量.在基于数据集FB15k和WN18的对比实验中,度量标准hits@10和hits@1均得到了提升,证明了该方法提高了知识图谱稠密表示的准确性.
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关键词
知识图谱
稠密表示
翻译操作
势能函数
柯西-施瓦茨不等式
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Keywords
knowledge graph
densely representation
translating operation
potential energy function
Cauchy-Schwarz inequality
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于内积运算的声源定位试验研究
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作者
葛路阳
孙黎明
王志鹏
寇海亮
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机构
沈阳航空航天大学
智能农业动力装备全国重点实验室
河南机电职业学院
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出处
《拖拉机与农用运输车》
2025年第6期34-38,共5页
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文摘
通过在半消声室进行的声源定位试验,对基于内积运算的声源识别方法进行验证。试验结果表明,在消声室可测量的尺度范围内,单点声源的定位精度几乎不受测量距离的影响,但识别分辨率与测量距离密切相关,距离越近识别分辨率越高。当两点声源距离较远时,通过内积迭代相减可准确识别出两点声源的位置。当两点声源距离较近时,相关系数呈单峰值特征,声源间的相互干扰严重影响识别精度,声源定位误差高达15.7%。通过构建虚拟声源标准正交基的改进算法,显著提高了近距离两点声源的识别精度,最大定位误差仅为3.3%。
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关键词
声源定位
柯西-施瓦茨不等式
传声器
施密特正交化
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Keywords
Sound source localization
Cauchy-Schwarz inequality
Microphone
Schmidt orthogonalization
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分类号
TB52
[理学—声学]
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