基于中文电子病历知识图谱的实体对齐研究

医疗知识图谱中知识重叠和互补的现象普遍存在,利用实体对齐进行医疗知识图谱融合成为迫切需要。然而据作者调研,目前医疗领域中的实体对齐尚没有一个完整的处理方案。因此该文提出了一个规范的基于中文电子病历的医疗知识图谱实体对齐流程,为医疗领域的实体对齐提供了一种可行的方案。同时针对基于中文电子病历医疗知识图谱之间结构异构性的特点,该文设计了一个双视角并行图神经网络(DuPNet)模型用于解决医疗领域实体对齐,并取得较好的效果。

基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法

调峰电源设备状态评估有利于电力系统安全稳定运行。系统监测数据本质为一系列指标量的时间序列,评价系统状态时需综合考虑不同指标量间的耦合关系,且实时监测系统对模型的处理速度也有所要求。对此,提出了一种基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法。并行提取时间序列统计特征,基于多重假设检验选择重要特征,再利用所设计的分层图卷积网络实现信息整合。试验表明,对比现有模型,该方法的识别准确率大幅提高,运行时间缩短,可迁移性提升。