一种基于JERPE的知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN116257637A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310214655.8

    申请日:2023-03-08

    IPC分类号: G06F16/36 G06F16/332

    摘要: 本发明属于图谱构建方法技术领域,具体涉及一种基于JERPE的知识图谱构建方法,包括下列步骤:获取构建知识图谱所需要的数据源并将文本数据进行滑窗处理;初始化初级状态特征;初始化次级状态特征;初级状态特征与次级状态特征作为智能体所处的环境,最大化奖励更新多智能体的参数;中得到的多智能更新当前时刻的下一个时刻初级状态特征;得到当前时刻的下一个时刻次级状态特征;完成实体关系属性抽取而进行知识图谱构建。本发明能够解决传统管道式抽取中存在的积累误差问题,并且高效、准确地实现知识图谱的构建。能够为信息检索、智能对话等很多方面的应用,提供强有力的技术保障。

    一种科技大数据智能决策分析方法

    公开(公告)号:CN115965329A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211460302.8

    申请日:2022-11-17

    摘要: 本发明属于决策分析方法技术领域,具体涉及一种科技大数据智能决策分析方法,包括下列步骤:S1、对整体平台的数据进行采集;S2、对整体平台的采集的数据进行治理;S3、对数据进行整合处理。本发明从中间库或前置机数据库中采集数据,按照定义好的数据交换方式生成数据包,由定制好的发送路由发送给接收方。接收方接收到数据包后自动进行解包处理,并将数据存储到接收方的前置机交换数据库中。依据不同的业务场景,将采集的数据进行分类,包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。为数据治理装置提供接入、处理和驱动各种类型数据的能力,通过多引擎共同协作,实现对接入的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据进行快速融合的能力。

    构建血糖仪选择推荐系统的方法、决策方法及其装置

    公开(公告)号:CN117611263A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311037875.4

    申请日:2023-08-17

    摘要: 本发明属于数据处理技术领域,具体涉及构建血糖仪选择推荐系统的方法、决策方法及其装置,包括下列步骤:获取血糖仪的品牌集和属性集;根据血糖仪的品牌集和属性集生成三角模糊关系集;根据属性集和三角模糊关系集生成选择样本集;根据血糖仪的品牌集、属性集、三角模糊关系集和选择样本集构建血糖仪选择推荐系统。本发明计算得到的属性权重集和决策者权重集可以直观的呈现每类属性以及每位专家所占用的权重比例,而根据预设决策规则、得分函数和可调多粒度三角模糊隶属度,生成待选择样本集的决策信息,最后,利用多属性边界近似区域比较的方法计算出融合后的阈值,得出最终结果,从而通过血糖仪信息系统可以更客观的表征血糖仪的信息数据。

    一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置

    公开(公告)号:CN116343451A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310337679.2

    申请日:2023-03-31

    摘要: 本发明公开一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置,其中,该构建森林火灾预警系统的方法包括获取天气状况集、日期集和不同地区下的关系集;根据所述天气状况集、日期集和关系集生成不完备T‑球型模糊关系集;针对不完备T‑球型模糊关系集构建一种补全方法;依据T‑球型模糊关系集生成火灾预警标准集;根据所述天气状况集、日期集、关系集、不完备T‑球型模糊关系集和火灾预警标准集构建森林火灾预警系统。上述方案可应对实际森林火灾预警背景下天气因素与火灾发生可能性关系的不完备性、不确定性问题,提高了森林火灾预警的准确性和问题处理效率,并且森林消防员可直观了解森林火灾的即时相关信息,从而对当下情况及时做出判断。

    一种基于相似性分析的科技平台偏好分析算法

    公开(公告)号:CN115757964A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211493784.7

    申请日:2022-11-25

    摘要: 本发明属于分析算法技术领域,具体涉及一种基于相似性分析的科技平台偏好分析算法,将数据特征模型化为嵌入在D维空间中的图;推荐器对于每个会话的输出是项目的有序列表;系统中的每个项在D维欧几里得空间中分配一个点;两个因素的相似性由它们的距离和流行度反映;假设连接概率与会话中共现项目的数量成比例,计算余弦相似性;算得到欧几里得距离尽可能接近规定的距离;计算距离和观测距离之间差异的目标函数进行非线性优化;使用K‑means进行概率的计算,生成t个项目的列表,该列表按连接到活动会话中最流行项目的概率递减排序。本发明的方法相较于有监督学习方法,无需复杂的特征提取过程,极大地节约了数据处理成本与模型训练成本。