数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。

新一代知识图谱关键技术综述

近年来,国内外在新一代知识图谱的关键技术和理论方面取得了一定进展,以知识图谱为载体的典型应用也逐渐走进各个行业领域,包括智能问答、推荐系统、个人助手等.然而,在大数据环境和新基建背景下,数据对象和交互方式的日益丰富和变化,对新一代知识图谱在基础理论、体系架构、关键技术等方面提出新的需求,带来新的挑战.将综述国内外新一代知识图谱的关键技术研究发展现状,重点从非结构化多模态数据组织与理解、大规模动态图谱表示学习与预训练模型、神经符号结合的知识更新与推理3方面对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

带消解的联结主义计算模型

神经-符号系统建立是为了将符号逻辑系统和联结主义系统进行统一,以实现符号运算和数值计算之间的对应和转化,因此构造出相应的联结主义系统以适应符号逻辑系统的推理规则具有十分重要的意义。本文以联结主义系统中的核方法(Core Method)为基础,定义了一组网络结构转化规则,通过神经网络自适应结构调整的方法来使核方法满足命题逻辑中归结原理这一经典的符号推理方法。改进的核方法在不仅在数值上与命题逻辑具有对应关系而且在网络结构上也有相似的规则。文章最后提出了关于核方法的神经网络中输入层和输出层的数值迭代规律的猜想,希望能够通过观察变量指派在实数空间的收敛情况来发现该网络对应在符号逻辑系统中的规律。?