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语义知识神经表征的fMRI研究:通道特异性或类别特异性? 被引量：8: 1; 作者金花刘鹤龄 +1 位作者杨娅玲莫雷《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第2期159-166,共8页; 在同一实验中同时考虑类别与通道二个因素,并采用典型的语义提取任务应用功能磁共振成像技术探讨了语义知识的神经基础,结果发现不同类型的语义知识的脑激活模式(含左梭形回的激活)无论在范围还是强度上存在很大的相似性;而且,在严格的... 展开更多; 关键词语义知识功能性磁共振成像神经表征; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法被引量：1: 2; 作者赵振兵王睿 +2 位作者王艺衡苗思雨赵文清《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1584-1592,共9页; 针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度... 展开更多; 关键词输电线路螺栓缺陷识别知识表达知识推理图神经网络结构关系语义关系; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语义网络的神经网络系统被引量：3: 3; 作者曹绍火《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第11期96-97,118,共3页; 文章通过分析语义网络知识表示及神经网络研究的各自特点与现状，提出了将基于语义网络的知识表示方法引入神经网络知识处理中的设想，并作了一些初步的探讨。; 关键词知识表示语义网络人工智能神经网络系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于表示学习的知识图谱推理研究综述被引量：7: 4; 作者李志飞赵月张龑《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期94-113,共20页; 知识图谱以结构化形式描述了现实世界中的客观知识,但面临着构建不完整或者无法处理新增知识等挑战。知识图谱推理方法成为了知识图谱补全和更新的重要手段,该方法旨在基于图谱中已有的事实推断出未知的事实。近年来,基于表示学习的知... 展开更多; 关键词表示学习知识图谱推理平移距离语义匹配多源信息神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名语义知识神经表征的fMRI研究:通道特异性或类别特异性? 被引量：8: 1; 作者金花刘鹤龄杨娅玲莫雷; 机构华南师范大学体育系长庚纪念医院磁振中心美国南加州大学心理系华南师范大学心理应用研究中心; 出处《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第2期159-166,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(项目批准号: 30270477) 广东省自然科学基金资助项目(项目批准号: 31513); 文摘在同一实验中同时考虑类别与通道二个因素,并采用典型的语义提取任务应用功能磁共振成像技术探讨了语义知识的神经基础,结果发现不同类型的语义知识的脑激活模式(含左梭形回的激活)无论在范围还是强度上存在很大的相似性;而且,在严格的统计阈值下,不存在通道或是类别特异性激活的脑区。结果提示语义知识的神经表征分布于整个大脑皮层;在提取物体语义知识时都会同时激活该物体的视觉表象。另外,研究观察到的语义提取过程中BA9区的激活进一步证实并扩展了关于“汉语和表音文字在皮层组织上存在重要差异的观点”。; 关键词语义知识功能性磁共振成像神经表征; Keywords semantic knowledge, fmri, neural representations.; 分类号 B842 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法被引量：1: 2; 作者赵振兵王睿王艺衡苗思雨赵文清; 机构华北电力大学电气与电子工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室华北电力大学控制与计算机工程学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1584-1592,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61871182,U21A20486) 河北省自然科学基金项目(F2020502009,F2021502008,F2021502013).; 文摘针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度的空间关系,采用图卷积神经网络经协作学习,利用螺栓各属性之间的结构知识与语义知识实现语义关系图节点的更新,通过螺栓训练数据集统计的标签共现信息辅助图知识推理网络提高螺栓缺陷识别的准确率。在实验阶段,选取3类典型金具上的13类螺栓属性作为研究对象。对比实验结果表明,本文方法对螺栓缺陷的识别效果优于其他方法,较基线模型提升了8.12%的准确率。; 关键词输电线路螺栓缺陷识别知识表达知识推理图神经网络结构关系语义关系; Keywords transmission lines bolts defects recognition knowledge representation knowledge reasoning graph neural networks structural relationships semantic relationships; 分类号 TP18 [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

题名基于语义网络的神经网络系统被引量：3: 3; 作者曹绍火; 机构厦门大学网管中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第11期96-97,118,共3页; 文摘文章通过分析语义网络知识表示及神经网络研究的各自特点与现状，提出了将基于语义网络的知识表示方法引入神经网络知识处理中的设想，并作了一些初步的探讨。; 关键词知识表示语义网络人工智能神经网络系统; Keywords neural network，knowledge representation，semantic network，AI; 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

题名基于表示学习的知识图谱推理研究综述被引量：7: 4; 作者李志飞赵月张龑; 机构湖北大学计算机与信息工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期94-113,共20页; 基金国家自然科学基金(62207011,61977021,62101179) 湖北省技术创新专项重大项目(2019ACA144) 湖北大学校级项目(202111903000001,202011903000002)。; 文摘知识图谱以结构化形式描述了现实世界中的客观知识,但面临着构建不完整或者无法处理新增知识等挑战。知识图谱推理方法成为了知识图谱补全和更新的重要手段,该方法旨在基于图谱中已有的事实推断出未知的事实。近年来,基于表示学习的知识图谱推理研究受到了广泛关注,其主要研究思路是将实体和关系嵌入到低维连续向量空间从而进行推理,具有计算效率快、推理性能高等优势。文中以基于表示学习的知识图谱推理方法为研究对象,首先对相关的符号表示、数据集、评价指标、训练方法以及评测任务进行了简要概述;其次介绍了基于平移距离和语义匹配的两种典型知识图谱推理方法;然后对融合多源信息的推理方法进行了分类和梳理,以及详细分析了近期流行的基于神经网络的推理研究进展;最后总结全文,同时对知识图谱推理的未来研究方向进行展望。; 关键词表示学习知识图谱推理平移距离语义匹配多源信息神经网络; Keywords Representation learning knowledge graph reasoning Translational distance semantic matching Multi-source information neural network; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	语义知识神经表征的fMRI研究:通道特异性或类别特异性?	金花刘鹤龄杨娅玲莫雷	《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2005	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法	赵振兵王睿王艺衡苗思雨赵文清	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于语义网络的神经网络系统	曹绍火	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2001	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于表示学习的知识图谱推理研究综述	李志飞赵月张龑	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料