知识图谱补全方法及系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114610900A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210249612.9

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本发明提供了一种知识图谱补全方法及系统,涉及数据处理技术领域,该方法包括:步骤S1:输入需要进行缺失三元组补全的知识图谱;步骤S2:训练基于空间投影和卷积神经网络的负采样评估模型;步骤S3:根据负采样评估模型生成高质量错误三元组来构建训练集;步骤S4:训练融合三元组上下文语义的知识图谱补全模型;步骤S5:根据知识图谱补全模型进行知识图谱补全。本发明能够获得优异的知识图谱补全评价指标的情况下,能够适用于大规模知识图谱补全任务。

    基于博弈论的频谱移动性管理方法

    公开(公告)号:CN104023341A

    公开(公告)日:2014-09-03

    申请号:CN201410211692.4

    申请日:2014-05-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于博弈论的频谱移动性管理方法,其包括以下步骤:步骤一:对等待触发的无线电用户和空闲频带进行初始化;步骤二:频带空闲时间、无线电用户占用频带时间的相关参数进行获取;步骤三:对整个频带管理系统的预期收益进行确定;步骤四:以预期收益为目标,做出一系列的初始策略集;步骤五,验证此策略集是否满足纳什均衡,若不满足,则对策略集进行相应调整,直至满足纳什均衡的条件为止,进而输出收敛的最佳策略集。本发明尽可能少的降低认知无线电用户的频谱切换次数,从而保证了次级用户的QoS,同时也降低了对授权用户的干扰。

    软件自适应的动态生成方法

    公开(公告)号:CN103645889A

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201310548993.1

    申请日:2013-11-07

    Abstract: 本发明提供了一种软件自适应的动态生成方法,包括步骤:步骤1:移动终端获取当前的代表性情境信息,通过网络推送给服务器;步骤2:服务器将符合移动终端当前的代表性情境信息的软件或者服务推送给移动终端。本发明主要针对普适计算中软件自适应的动态生成,即移动终端将当前所处的情境信息通过网络推送给服务器。服务器根据获得的情境信息,自动生成符合当前移动终端的软件,将不同的功能及服务依照一定规则有效地组合起来并向需要的用户提供,从而减少了对网络带宽和移动终端性能的需求,提供了系统的资源使用率。

    基于博弈论的频谱移动性管理方法

    公开(公告)号:CN104023341B

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201410211692.4

    申请日:2014-05-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于博弈论的频谱移动性管理方法,其包括以下步骤:步骤一:对等待触发的无线电用户和空闲频带进行初始化;步骤二:频带空闲时间、无线电用户占用频带时间的相关参数进行获取;步骤三:对整个频带管理系统的预期收益进行确定;步骤四:以预期收益为目标,做出一系列的初始策略集;步骤五,验证此策略集是否满足纳什均衡,若不满足,则对策略集进行相应调整,直至满足纳什均衡的条件为止,进而输出收敛的最佳策略集。本发明尽可能少的降低认知无线电用户的频谱切换次数,从而保证了次级用户的QoS,同时也降低了对授权用户的干扰。

    软件自适应的动态生成方法

    公开(公告)号:CN103645889B

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201310548993.1

    申请日:2013-11-07

    Abstract: 本发明提供了一种软件自适应的动态生成方法,包括步骤:步骤1:移动终端获取当前的代表性情境信息,通过网络推送给服务器;步骤2:服务器将符合移动终端当前的代表性情境信息的软件或者服务推送给移动终端。本发明主要针对普适计算中软件自适应的动态生成,即移动终端将当前所处的情境信息通过网络推送给服务器。服务器根据获得的情境信息,自动生成符合当前移动终端的软件,将不同的功能及服务依照一定规则有效地组合起来并向需要的用户提供,从而减少了对网络带宽和移动终端性能的需求,提供了系统的资源使用率。

    结合自调整策略和虚拟化技术的云系统故障检测方法

    公开(公告)号:CN104794031A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201510181845.X

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明提供了一种结合自调整策略和虚拟化技术的云系统故障检测方法,包括自调整策略步骤和虚拟化步骤。本发明通过结合自调整策略和虚拟化技术,使得主控结点对其他被控结点进行状态检测和故障检测,虚拟化步骤可以保证被控结点的具体故障类型能够被检测出来,并且得以诊断和恢复。这样就克服了传统的只针对相应的结点进行故障检测或者只针对一个应用进行检测的局限性,从而使得使用一个主控检点就可以对云计算环境中的全局状态进行监控和检测,并且可以通过相关的策略库对其进行诊断和恢复操作,这样使得维修的成本大大降低,有利于企业进行系统级的维护。

    网格环境下的补偿事务自动产生方法

    公开(公告)号:CN101763283A

    公开(公告)日:2010-06-30

    申请号:CN201010300716.5

    申请日:2010-01-26

    Abstract: 本发明涉及的是一种网络技术领域的网格环境下的补偿事务自动产生方法,补偿事务产生器始终监视着子事务的执行,首先根据影响事务系统状态的事件类型创建行级触发器,然后在子事务执行过程中,补偿事务产生器根据子事务中执行中的事件类型调用相应的行级触发器,自动产生补偿操作,最后当子事务提交时,将该子事务执行中所产生的补偿操作组合成补偿事务,这样就完成了自动产生补偿事务。本发明突破自治的网格服务提供者设置特殊补偿要求的限制,并大大减轻了开发事务性网格应用的工作量与复杂性。

    基于常识融合的医疗自动问答方法及系统

    公开(公告)号:CN114385799A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111552888.6

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明提供了一种基于常识融合的医疗自动问答方法及系统,包括:对训练语句分词,查询常识库和知识库,得到实体关系三元组;将三元组与训练语句融合编码;将融合编码后的训练语句随机选择部分实体掩蔽,将下句按固定概率替换成其他的随机语句,将得到的训练语料输入多层分区编码器训练;对问答数据中的问句进行分词和实体关系查询,并融合编码;问题的常识融合编码序列作为模型输入,将回答作为监督标签训练得到常识融合语言模型;搭建可视化医疗自动问答系统,通过前端将问题输入模型,将模型的输出作为回答显示到界面。本发明对用户问题没有类型限制,并且将常识和医疗知识融合到语言模型中,在保证回答符合语法规则的同时,提高了专业性。

Patent Agency Ranking