产业污染管理知识图谱构建与应用:以江门市为例

随着工业化和城市化的快速发展,产业污染问题日益严峻,对环境和人类健康构成了严重威胁。产业污染数据具有多源性和异构性,需要通过知识提取和融合技术,才能应用于产业污染治理和决策支持。本文提出利用知识图谱技术整合和建模产业污染领域的关键数据、实体和关系,以实现产业污染知识的多维度展示,包括概念、属性和实例等。以中国广东省江门市产业污染为例,本文通过知识提取、本体构建和知识存储,对公司、污染物、产品等信息进行了综合处理,构建了一个较为全面的产业污染知识图谱。实验结果表明,本文提出的知识图谱构建方法不仅能够有效且直观地揭示污染场地数据之间潜在关联,而且能为决策者提供数据支持和决策参考,同时也为相关研究和应用领域提供了共享数据。

基于残差图神经网络的成矿远景区预测研究

研究针对地球化学元素数据的成矿远景区预测问题,提出了一种基于残差图神经网络的深度学习框架。文章以广东省庞西垌研究区作为案例研究对象,针对地质数据稀缺、数据不平衡和深度学习模型构建难度等问题,文章采取了以下关键步骤:首先,对地球化学元素数据进行了“去闭合化”处理,以适应后续的分析;其次,针对矿区样本不足的问题,文章引入了生成对抗网络来进行数据增强,并证明了其有效性;文章提出了一种自适应阈值的皮尔森相关系数方法,将地球化学元素数据构建为图数据;最后,文章提出一种基于残差图神经网络模型,对数据进行特征提取和分类。实验结果与传统机器学习方法和其他图神经网络方法相比,文章方法在成矿远景区预测任务中表现出显著的优势。