健康饮食知识图谱和问答系统构建研究

为满足人们对健康饮食知识的了解,文章采用网络爬虫工具在权威饮食网站上获取数据,对数据进行预处理后批量导入Neo4j数据库中,构建饮食知识图谱,在此基础上设计并实现问答系统。首先针对用户提出的问题进行问题理解,再基于Spark环境的朴素贝叶斯分类器训练出的问题模板,通过匹配的结果从Neo4j数据库中获取问题的答案。知识图谱与健康饮食的结合既满足了人们对健康饮食的不断追求,也增进了人们对传统医学中“药食同源”理论的理解。

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。

基于动作图的视角无关动作识别

针对视角无关的动作识别,提出加权字典向量描述方法和动作图识别模型.将视频中的局部兴趣点特征和全局形状描述有机结合,形成加权字典向量的描述方法,该方法既具有兴趣点抗噪声强的优点,又可克服兴趣点无法识别静态动作的缺点.根据运动捕获、点云等三维运动数据构建能量曲线,提取关键姿势,生成基本运动单元,并通过自连接、向前连接和向后连接3种连接方式构成有向图,称为本质图.本质图向各个方向投影,根据节点近邻规则建立的有向图称为动作图.通过Na?veBayes训练动作图模型,采用Viterbi算法计算视频与动作图的匹配度,根据最大匹配度标定视频序列.动作图具有多角度投影和投影平滑过渡等特点,因此可识别任意角度、任意运动方向的视频序列.实验结果表明,该算法具有较好的识别效果,可识别单目视频、多目视频和多动作视频.

基于知识图谱的智能答疑系统研究

在大型开放式网络课程(MOOC)系统中,答疑是一个重要环节,智能答疑系统的研发,有助于提高教学的效能。一般的答疑系统缺乏对课程知识的智能表示,对以往问题答案的自动归纳等。利用知识图谱技术将学生提问问题以知识点树的形式显示,同时结合朴素贝叶斯算法文本分类,将问题关键字按照知识点树中的知识点进行归类,并与教学案例课件进行分类匹配,从而初步改造为智能答疑系统。系统以华东师范大学公共计算机课为应用实例,初步应用测试问题分类成功率均在80%左右,证明智能答疑系统能更好地表示和分类问题,更好地适应学生的答疑应用。

基于图论法和贝叶斯理论的供水管网漏损定位方法

目前大多数漏损定位方法都依赖于管网水力模型,但当水力模型精度无法达到要求或由于基础资料缺失无法建立模型时,基于模型的方法就会失效。为此,以压力监测数据为基础进行供水管网漏损定位研究,即基于图论法建模理论得出插值估计管网节点压力,通过分析各节点压力监测值和漏损发生后实测值的残差估计漏损位置,并借助贝叶斯理论对定位结果进行时序推理,将一定时段内概率最大的节点视为发生漏损的位置。借助L镇案例对管网发生单点漏损时的状态进行模拟,验证了漏损定位方法的可行性和定位性能。

采用多信号流图模型的雷达接收机故障诊断方法

介绍了多信号流图模型建模的基本方法。利用多信号流图模型建立了雷达接收机的故障诊断模型,得到了反映故障源和测试结果之间对应关系的故障依赖矩阵。在此基础之上结合故障源先验故障概率信息推导了一种计算故障源贝叶斯最大后验概率的算法。将该算法应用于某型雷达接收机故障诊断中,以故障后验概率最大为判断准则,实现了对雷达接收机系统的在线多故障实时诊断。

测试不可靠条件下多故障诊断方法

针对部队复杂系统故障诊断中存在的诊断精度低,虚警率高等问题,提出一种测试不可靠条件下多故障诊断方法.为解决系统诊断贝叶斯网络结构和概率映射表建立困难的问题,通过建立系统的多信号流图模型,从而获得系统诊断贝叶斯网络.将测试不可靠度引入概率映射表,增加了算法工程应用中的鲁棒性.利用后验概率诊断推理将问题归结为不等式约束极值问题,采用0-1规划隐数法对不等式极值问题求解,从而获得最优解.以某型导弹制导系统电子部件为例,验证了该方法对复杂系统多故障诊断的有效性.

基于文本多维度特征的自动摘要生成方法

现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题,导致摘要生成的准确率降低。为此,提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法。在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后,利用朴素贝叶斯方法将文本多维度特征的融合问题转化为图集成方式,提高句子间相似计算的准确性,并在此基础上通过TextRank算法生成文本摘要。实验结果表明,相比传统基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多维特征的摘要抽取方法,该方法取得了更高的ROUGE指标值,能够有效综合句子的多维特征,提高摘要生成的准确率。

全概率公式和贝叶斯公式教学新探

全概率公式和贝叶斯公式是概率论教学的一个重难点,一般的授课方法是直接给出公式内容,对照例题套用公式,学生接受起来比较困难,理解不了公式的内涵。笔者结合课堂实践采取一种新的授课方式:结合实例给出应用背景、引导学生理解公式内涵、妙用概率树图法求解公式,以此方法简化了思考过程且达到了学以致用的目的,收到了很好的教学效果。

基于朴素贝叶斯点击预测的查询推荐方法

查询推荐作为一种改善用户查询体验和效率的重要方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询描述。目前很多查询推荐方法主要集中在热门推荐或是基于相似度匹配的推荐上,忽略了用户的查询意图,无法有效提供个性化推荐。为此,基于对用户查询点击日志进行分析与挖掘,训练出一个朴素贝叶斯模型,针对用户输入的查询,根据历史数据预测其与URL的点击率,再利用二分图将URL的预测点击值平均分配给相对应的每个查询项,最后结合Jaccard相似度和时间相关因子综合分析用户当前输入的查询与历史中查询的相关度,并给出推荐。实验证明了该方法的可行性并取得了较好的推荐效果。

基于知识图谱的测试用例复用方法

为提高测试用例复用的准确率及软件缺陷的发现率,提出一种基于知识图谱的测试用例复用方法,根据已有的项目测试数据,构建测试用例复用模型。对测试用例领域进行研究,分析测试用例的特征,利用本体设计构建测试用例知识图谱,通过问题模板与知识图谱匹配,改进朴素贝叶斯分类模型,利用多属性、多条件检索相似度最高的测试用例。基于模型匹配精度和知识图谱检索效率对复用方法进行验证,实践对照表明该方法能够提升测试用例复用率以及缺陷发现率。

全概率公式和贝叶斯公式教学新探

全概率公式和贝叶斯公式是概率论教学的一个重难点，一般的授课方法是直接给出公式内容，对照例题套用公式。学生接受起来比较困难，理解不了公式的内涵。通过实例给出应用背景、引导学生理解公式内涵并给出树图法在全概率公式和贝叶斯公式计算中的妙用，以此简化思考过程的讲解方法，收到了很好的教学效果。

情感分类器结合Norton模型预测汽车销量

为了在"互联网+大数据+人工智能+区块链+物联网"高度信息化的社会精准预测汽车销量,本文首先利用词图、维特比等算法对汽车评价内容进行分词操作来获取关键词语;其次利用朴素贝叶斯分类器的方法对分词的结果进行计算,获得每条评论内容的情感指数;再次利用Norton模型的三代产品模型结合情感指数来组成拟合模型,同时利用最小二乘原理估计拟合模型的参数;最后利用估计的参数结合某款汽车的评论数据以及每个季度的汽车销量来验证模型,验证结果的准确性高达91.29%。基于此模型,企业可进行车型的销量预测,为合理规划生产和战略布局提供参考和依据。

基于知识图谱和贝叶斯分类器的图书分类

为解决纸质图书因元数据稀缺导致自动分类器性能较低的问题,提出基于知识图谱和朴素贝叶斯分类器的图书分类算法。分析Zhishi.me知识图谱的内部结构和朴素贝叶斯分类器模型,在此基础上提出图书分类算法过程模型,利用分词技术从图书固有元数据和Zhishi.me知识图谱中提取关于图书、作者和出版社的详细数据,进一步提取表示图书内容特征的关键词,以TF-IDF权值作为高质量关键词筛选标准,采用朴素贝叶斯分类器分类。实验结果表明,通过融合图书的外部知识,分类器性能得到了有效提升。

基于逻辑博弈概率Petri网的地铁应急决策建模与分析

为解决逻辑Petri网不能很好地描述动态博弈过程的问题,提出逻辑博弈概率Petri网。将博弈的四要素融合到逻辑Petri网中,博弈的局中人被定义为token的一个属性,为其定义了策略集以及效用函数,并引入了信息库所。引入概率变迁和向量来表示博弈过程中先后验概率的转换关系,在贝叶斯公式的基础上引入模糊理论,以解决决策前期的信息缺失问题,并引入决策变迁来帮助理性人作出决策。使用逻辑博弈概率Petri网对地铁应急决策过程进行建模,构建系统可达图对问题进行分析,并应用Tina仿真验证模型性质,同时验证了所提出方法的可行性。

基于贝叶斯算法的去除冗余信息相关研究

针对分布式融合节点间的信息传递机理,分析了冗余信息产生的原因。在此基础上针对无反馈和有反馈的层级结构,利用贝叶斯融合算法将通信信息分解为私有和公共信息,提出了去除冗余信息的相关理论。仿真结果表明,无论冗余信息是否消除均能获得良好的目标跟踪效果。但消除冗余信息使各节点的目标状态估计值与各节点状态估计的平均值偏差逐渐减少且能够较快收敛。同时,平均估计误差协方差矩阵的迹较低,表明去除冗余信息后能达到较好的跟踪精度。

移动机器人的同时定位与地图创建的算法研究

移动机器人的同时定位与地图创建是当前机器人领域研究的基本问题与热点,也是实现智能机器人实现自主导航和控制决策的关键。本文从基于贝叶斯滤波器模型和基于图优化平滑模型两个方面对移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)的研究进行了综述,介绍了这两种模型的基本框架以及关键技术,阐述了模型的各种不同实现形式,分析了这些算法的性能,并探讨了这些算法的优缺点以及相关难点的解决思路。最后对基于滤波器模型和基于平滑模型的同时定位与地图创建的未来发展进行展望。

煤矿安全知识图谱构建及智能查询方法研究

煤矿企业正从信息化建设向智能化迈进,以大数据、人工智能为代表的网络新技术已促进了矿山领域的智能化发展。但是由于煤矿领域数据信息的繁杂性,难以对其进行统一而高效地收集、信息挖掘,进而促进深一步的特定领域研究和应用。将知识图谱技术初步引入煤矿安全领域,对相关知识概念分类建模,并基于图数据库存储,用实体关系图的方式直观地描述各类概念及概念之间的关系,然后基于初步构建的知识图谱,提出了一种自然语言知识查询方法。实验证明,该文提出的方法具有较高的查全率和查准率,基于Spark的并行朴素贝叶斯问题分类方法可以在保证准确率的同时,显著提升训练效率。该文工作为煤矿安全知识图谱构建及智能查询做了初步有益探索。

构造多Agents影响图的策略相关图

基于Bayes＿ball算法,来判定多Agents影响图中任意2个决策节点是否S-可达,给出了构造策略相关图的完整算法.最后给出了算法正确性的证明.

重型载重车轻量化前轴疲劳寿命评估

前轴是重型载重车底盘中的关键零部件,跟汽车的行驶安全密切相关。目前,重型载重车前轴的疲劳寿命一般采用图估计法,用大量试验样本数据作为疲劳寿命预测依据,推导出疲劳寿命计算公式。但受制于成本、开发周期,采集的试验样本有限,图估计法得到的结果与实际值误差较大,并不能反映前轴疲劳寿命真实水平。作者提出一种基于Bayes方法的疲劳寿命评估方法,该方法结合样本的先验信息与试验数据构造的似然函数,得出疲劳寿命计算方法。并利用MATLAB生成1000个服从Weibull分布的伪随机样本,随机选择5组小样本数据,分别用图估计法和Bayes法计算概率密度,经与由1000个样本得出的概率密度对比得出,在小样本时,Bayes方法得到的值误差更小,可将Bayes法应用于重型载重轻量化前轴疲劳寿命评估。