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时序知识图谱构建研究综述 被引量：3
1
作者 陆佳民 张晶 +1 位作者 冯钧 安琪 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期295-315,共21页
知识图谱作为连接数据、知识和智能的桥梁,已被广泛应用于辅助搜索、智能推荐、问答系统、自然语言处理等多个领域。然而,随着应用场景的不断拓展,传统静态知识图谱逐渐暴露出在处理动态知识方面的局限性。时序知识图谱的出现弥补了这... 知识图谱作为连接数据、知识和智能的桥梁,已被广泛应用于辅助搜索、智能推荐、问答系统、自然语言处理等多个领域。然而,随着应用场景的不断拓展,传统静态知识图谱逐渐暴露出在处理动态知识方面的局限性。时序知识图谱的出现弥补了这一缺陷,它将时间信息融入图谱结构,能够更准确地表示知识的动态变化。对时序知识图谱的构建进行了全面的研究,介绍了时序知识图谱的概念,明确了其在处理动态知识时的价值。解析了时序知识图谱构建流程,将其核心过程划分为知识抽取、知识融合和知识计算三大环节。对每个阶段进行了梳理,明确了任务定义,总结了研究现状,并探讨了大语言模型在这些任务中的应用。在知识抽取阶段,重点关注命名实体识别、关系抽取和时间信息抽取;在知识融合阶段,探讨了实体对齐和实体链接;在知识计算阶段,聚焦于知识推理。深入分析了每个阶段面临的挑战,并针对特有挑战展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 时序知识图谱 知识抽取 时间信息抽取 知识融合 知识推理
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基于认知智能的水循环过程模拟框架与关键技术
2
作者 冯钧 唐海麟 +4 位作者 周思源 巫义锐 侯爱中 陆佳民 王文鹏 《人民长江》 北大核心 2025年第10期225-235,共11页
针对当前水循环模拟技术在应对复杂水安全挑战时存在的效率不足、主观性强以及“知识孤岛”等瓶颈问题,面向数字孪生流域建设的战略需求,提出了一种以水利认知大模型为驱动、以领域知识库为引导的“人机协同”水循环过程模拟框架。该框... 针对当前水循环模拟技术在应对复杂水安全挑战时存在的效率不足、主观性强以及“知识孤岛”等瓶颈问题,面向数字孪生流域建设的战略需求,提出了一种以水利认知大模型为驱动、以领域知识库为引导的“人机协同”水循环过程模拟框架。该框架旨在推动水循环模拟范式从“以模型为核心、人为操作者”向“以认知智能为核心、人为监督者”转变,并通过3个核心阶段实现业务流程的闭环优化。首先,在建模阶段,依托需求驱动的动态建模技术,实现对复杂水文场景的快速理解与按需建模;在模拟阶段,采用在线自适应与自优化模拟技术,实现对预报决策过程的实时优化与动态调整;最后,在复盘阶段,通过人机协同的事件复盘与知识萃取,促进面向大模型和知识库的持续迭代与长效学习。应用案例表明:该框架能够有效实现专家隐性知识的数字化表示,将传统预报中从拓扑构建、场景建模,到模型适配、参数优化等依赖专家经验的手动环节,转变为智能、自动的在线寻优过程,从而显著提升了对汛情的响应能力与决策效率。研究成果为破解水利行业知识传承难题、提升水循环模拟智能化水平提供了新的理论框架与技术路径,对高阶智慧水利体系建设具有重要的支撑价值。 展开更多
关键词 认知智能 水循环模拟 水利大模型 动态建模 人机协同
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持续关系抽取方法研究综述
3
作者 杭婷婷 郭亚 +1 位作者 李德胜 冯钧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期1-19,共19页
关系抽取旨在从文本数据中识别并提取实体之间的关系。随着数据流的动态变化,传统关系抽取模型在处理新出现的关系类型时,往往面临灵活性和有效性的双重挑战。持续关系抽取模型通过实时学习,不仅能够适应新关系类型的引入,还能有效保留... 关系抽取旨在从文本数据中识别并提取实体之间的关系。随着数据流的动态变化,传统关系抽取模型在处理新出现的关系类型时,往往面临灵活性和有效性的双重挑战。持续关系抽取模型通过实时学习,不仅能够适应新关系类型的引入,还能有效保留已学到的知识,为知识图谱的动态更新与扩展提供了重要支持。系统综述了持续关系抽取领域的研究进展。阐述了持续关系抽取的发展历程、基本概念以及任务定义;从关系原型、对抗增强、对比学习及其他方法四个方面总结了当前的研究方法;介绍了常用的数据集与评价指标,并对主流模型的性能进行了对比评估。最后,分析了现有方法的局限性与挑战,并对未来的研究方向提出了展望。 展开更多
关键词 持续关系抽取 记忆机制 关系原型 对抗增强 对比学习
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多元关系知识表示学习方法研究综述
4
作者 杭婷婷 丁海超 +1 位作者 郭亚 冯钧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期62-83,共22页
知识表示学习旨在将知识库中的实体和关系转化为机器能够理解和处理的形式,从而提升模型的分析与推理能力。针对传统二元关系知识表示学习的局限,如忽略高阶关系、缺乏扩展性和有限的表达力,多元关系知识表示学习方法应运而生。全面综... 知识表示学习旨在将知识库中的实体和关系转化为机器能够理解和处理的形式,从而提升模型的分析与推理能力。针对传统二元关系知识表示学习的局限,如忽略高阶关系、缺乏扩展性和有限的表达力,多元关系知识表示学习方法应运而生。全面综述了多元关系知识表示学习方法。梳理和分析了知识表示学习相关综述工作;阐释了知识表示学习和链接预测的基本概念,并根据超图、角色、超关系这三种表示形式,定义了多元关系知识表示学习任务;从基于平移距离、张量分解、卷积神经网络、图神经网络和其他类型五类方法,展示了该领域的研究进展;介绍了常用的数据集与评价指标,并通过链接预测任务评估了不同模型的性能;探讨了目前方法存在的问题和挑战,并对未来的研究方向提出了展望。 展开更多
关键词 知识表示学习 二元关系 多元关系 链接预测
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基于HEC-HMS模型的三峡区间洪水模拟 被引量：2
5
作者 王雨潇 刘波 +3 位作者 王文鹏 吴光东 张天宇 孙营营 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第6期76-83,共8页
三峡区间面积在长江上游的流域面积占比5.6%,但在三峡入库洪水组成中,区间形成的洪水占比可达10%以上,可见区间暴雨洪水是水库防洪安全必须考量的重要因素。采用2007—2011年三峡入库流量,上游边界寸滩和武隆站实测流量资料,建立了基于H... 三峡区间面积在长江上游的流域面积占比5.6%,但在三峡入库洪水组成中,区间形成的洪水占比可达10%以上,可见区间暴雨洪水是水库防洪安全必须考量的重要因素。采用2007—2011年三峡入库流量,上游边界寸滩和武隆站实测流量资料,建立了基于HEC-HMS的三峡区间洪水模拟模型,用于分析区间暴雨洪水与入库洪水的关系。根据入库洪水来源组成分析和资料特点,提出分类调参、分期检验的区间洪水建模方案:对以上游来水为主型洪水,率定汇流参数;对区间降水贡献较大型洪水,率定产流参数;对2012年以后的模拟洪水过程,以三峡水库运行实录发布的洪水过程线为比对基准。结果表明:模型精度良好,率定期和验证期洪峰流量相对误差在±20%以内,峰现时间误差<3 h;经与长江三峡工程运行实录比对,模型适用于模拟2012年后的三峡入库洪水过程。以20160626场次洪水为典型,分析该场区间洪水对入库洪水的峰值贡献率达27.2%,使得峰现时间提前16 h。研究成果可用于三峡区间洪水的影响研究,也可作为区间流域洪水模拟模型建模方案的技术参考。 展开更多
关键词 三峡区间 洪水过程模拟 HEC-HMS模型 参数率定
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面向数字孪生流域的知识平台构建关键技术 被引量：29
6
作者 冯钧 朱跃龙 +1 位作者 王云峰 周思源 《人民长江》 北大核心 2023年第3期229-235,共7页
数字孪生流域中的知识平台需要支撑物理流域全映射与孪生流域可互动等应用要求。针对知识平台中的水利知识图谱、历史场景模式、业务规则、专家经验等建设内容,提出了一种基于知识图谱的数字孪生流域知识体系架构。在该架构中,利用图模... 数字孪生流域中的知识平台需要支撑物理流域全映射与孪生流域可互动等应用要求。针对知识平台中的水利知识图谱、历史场景模式、业务规则、专家经验等建设内容,提出了一种基于知识图谱的数字孪生流域知识体系架构。在该架构中,利用图模型描述业务场景中实体概念间的关联关系,以事件为视角描述事件演化背后的机理与模式,以业务为导向形成业务-事件-要素间的关联网络,最终构建形成全景式耦合网络。基于全景式耦合网络,进一步建立了物理空间与数字空间、业务层与支撑层互动关联的闭环式应用架构。将此架构应用至数字孪生流域平台中,以事件为驱动,通过数据反馈形成决策闭环,从而达到支撑水利业务智能管理与决策的目的。 展开更多
关键词 数字孪生 知识图谱 计算机仿真 智能模型 闭环系统
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离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度 被引量：5
7
作者 胡鹤轩 钱泽宇 +1 位作者 胡强 张晔 《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》 北大核心 2023年第2期138-147,共10页
水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出... 水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出一种离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度方法。该算法基于n步Q-learning算法,对离散四水库问题基准构建一种水库群优化调度的强化学习模型,通过探索经验优化,最终生成水库群最优调度方案。试验分析结果表明,当有足够的探索经验进行学习时,结合惩罚函数的一步Q-learning算法能够达到理论上的最优解。用可行方向法取代惩罚函数实现约束,依据离散四水库问题基准约束建立时刻可行状态表和时刻状态可选动作哈希表,有效的对状态动作空间进行降维,使算法大幅度缩短优化时间。不同的探索策略决定探索经验的有效性,从而决定优化效率,尤其对于复杂的水库群优化调度问题,提出了一种改进的ε-greedy策略,并与传统的ε-greedy、置信区间上限UCB、Boltzmann探索三种策略进行对比,验证了其有效性,在其基础上引入n步回报改进为n步Q-learning,确定合适的n步和学习率等超参数,进一步改进算法优化效率。 展开更多
关键词 水库优化调度 强化学习 Q学习 惩罚函数 可行方向法
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甲供非商品化资源约束下可中断项目群调度模型 被引量：2
8
作者 李明 徐蓉 +3 位作者 丰景春 陈永战 陆长兵 王龙宝 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第3期499-511,共13页
不可更新资源的约束会导致项目群中各合同项目开工延误甚至施工中断。针对不可更新资源受限理论研究存在的局限性,开展了多种甲供非商品化资源(NCRPE)约束下可中断项目群调度问题的研究。首先,由于资源分配多样性会给项目群进度造成不... 不可更新资源的约束会导致项目群中各合同项目开工延误甚至施工中断。针对不可更新资源受限理论研究存在的局限性,开展了多种甲供非商品化资源(NCRPE)约束下可中断项目群调度问题的研究。首先,由于资源分配多样性会给项目群进度造成不确定性影响,围绕项目群工期—延误成本双目标优化模型展开研究,采用改进编码方式的多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解,获取项目群的资源分配方案,利用串行调度生成机制(SSGS)得到项目群进度计划;其次,将MOPSO算法和NSGA-II算法进行对比,通过IGD和HV两个指标来衡量MOPSO算法求解该问题的有效性;最后,结合实际案例,对模型进行求解分析。在甲供非商品化资源约束和项目可中断情况下,构建的项目群调度模型能够有效地实现项目群工期和合同项目延误成本的双目标优化。研究成果为业主合理分配NCRPE以及进行项目群调度提供理论依据。 展开更多
关键词 甲供非商品化资源 资源受限项目群调度问题 多目标粒子群算法 项目可中断 项目群
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基于深度学习的网络入侵检测研究综述 被引量：24
9
作者 黄屿璁 张潮 +3 位作者 吕鑫 曾涛 王鑫元 丁辰龙 《信息安全研究》 2022年第12期1163-1177,共15页
互联网的迅速发展在给用户带来巨大便利的同时,也引发了诸多安全事故.随着零日漏洞、加密攻击等网络攻击行为日益增加,网络安全形势愈发严峻.入侵检测是网络攻击检测的一种重要手段.近年来,随着深度学习技术的持续发展,基于深度学习的... 互联网的迅速发展在给用户带来巨大便利的同时,也引发了诸多安全事故.随着零日漏洞、加密攻击等网络攻击行为日益增加,网络安全形势愈发严峻.入侵检测是网络攻击检测的一种重要手段.近年来,随着深度学习技术的持续发展,基于深度学习的入侵检测系统逐渐成为网络安全领域的研究热点.通过对文献的广泛调查,介绍了利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新工作.首先,对当前网络安全形势及传统入侵检测技术进行简要概括;然后,介绍了网络入侵检测系统中常用的几种深度学习模型;接着,总结了深度学习中常用的数据预处理技术、数据集以及评价指标;再从实际应用的角度介绍了深度学习模型在网络入侵检测系统中的具体应用;最后,讨论了目前研究过程中面临的问题,提出了未来的发展方向. 展开更多
关键词 网络安全 网络攻击 入侵检测 网络入侵检测系统 深度学习
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