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公开(公告)号：CN112860915B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202110247552.2
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/35 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的知识可信度量方法，该方法包含以下步骤：首先，利用知识表示学习算法将知识图谱中的实体和关系向量化，再利用能量函数和sigmoid函数来计算得到关系可信度；之后，根据属性标准集，对知识图谱中的实体属性值进行评估，使用词林相似度和编辑距离结合的方式计算得到属性值可信度；然后，构建问答系统，利用问答系统和问答标准集来对知识图谱中的知识进行问题求解可信度的计算；最后，结合关系可信度、属性值可信度以及问题求解可信度，根据不同的权重进行加权求和，得到知识图谱可信度。该发明有助于更正知识图谱中的错误知识，提高知识图谱中知识的准确度。
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公开(公告)号：CN112836993A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110247554.1
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识网络的知识质量评估方法，属于质量评估技术领域。该方法步骤如下：根据知识网络的特点，从知识情境，知识内容和知识应用三个方面评估知识质量，总体思路是通过计算知识网络和标准数据的相似度来评估质量。针对知识情境，通过计算属性相似度，实体相似度和情境维度相似度，以此综合评估知识网络的知识情境质量。其次，根据知识网络知识内容的特点，分别对属性层和关系层给出具体的知识质量评估方法。再其次，对于知识应用质量，即问题求解的质量，通过知识网络求解结果和预计结果的相似度来加权得到问题求解层质量。最后，综合知识情境，知识内容和知识应用三个维度的质量得到知识网络的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836993B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110247554.1
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06N5/022 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于知识网络的知识质量评估方法，属于质量评估技术领域。该方法步骤如下：根据知识网络的特点，从知识情境，知识内容和知识应用三个方面评估知识质量，总体思路是通过计算知识网络和标准数据的相似度来评估质量。针对知识情境，通过计算属性相似度，实体相似度和情境维度相似度，以此综合评估知识网络的知识情境质量。其次，根据知识网络知识内容的特点，分别对属性层和关系层给出具体的知识质量评估方法。再其次，对于知识应用质量，即问题求解的质量，通过知识网络求解结果和预计结果的相似度来加权得到问题求解层质量。最后，综合知识情境，知识内容和知识应用三个维度的质量得到知识网络的质量。
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公开(公告)号：CN112861523B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110247553.7
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/247 , G06F18/22 , G06N5/02
Abstract: 本发明公布了一种面向本体的多元可信评估方法，通过提取领域叙词表与本体的内容，进行概念匹配和关系比较获得本体的概念可信度、结构可信度。领域专家构建问题集合，并人工标记出验证集合，将问题集合代入本体中查询获得结果集合，再通过结果集合与验证集合的对比结果得到应用可信度。最终综合得到该本体的可信度作为最终评价结果。本发明所提到的知识可信评价方法是结合人为评价与自动化评价完成的，并可根据实际需求有所侧重地评价本体某元素可信性。
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公开(公告)号：CN112861523A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110247553.7
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/247 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公布了一种面向本体的多元可信评估方法，通过提取领域叙词表与本体的内容，进行概念匹配和关系比较获得本体的概念可信度、结构可信度。领域专家构建问题集合，并人工标记出验证集合，将问题集合代入本体中查询获得结果集合，再通过结果集合与验证集合的对比结果得到应用可信度。最终综合得到该本体的可信度作为最终评价结果。本发明所提到的知识可信评价方法是结合人为评价与自动化评价完成的，并可根据实际需求有所侧重地评价本体某元素可信性。
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公开(公告)号：CN112860915A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110247552.2
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/35 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的知识可信度量方法，该方法包含以下步骤：首先，利用知识表示学习算法将知识图谱中的实体和关系向量化，再利用能量函数和sigmoid函数来计算得到关系可信度；之后，根据属性标准集，对知识图谱中的实体属性值进行评估，使用词林相似度和编辑距离结合的方式计算得到属性值可信度；然后，构建问答系统，利用问答系统和问答标准集来对知识图谱中的知识进行问题求解可信度的计算；最后，结合关系可信度、属性值可信度以及问题求解可信度，根据不同的权重进行加权求和，得到知识图谱可信度。该发明有助于更正知识图谱中的错误知识，提高知识图谱中知识的准确度。
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公开(公告)号：CN112860570A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110247547.1
申请日：2021-03-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种基于组合测试的软硬件混合系统联合试验剖面构造方法，该方法包括：分析软硬件混合系统、确定软硬件混合系统综合任务剖面、确定硬件环境参数、确定每个环境参数对应的测试需求、确定每个测试需求下环境剖面数据表、确定软件每个任务对应的测试需求、确定每个软件测试需求的操作剖面、确定软件应力、确定软硬件混合系统测试参数表、确定软硬件混合系统测试场景以及确定软硬件混合系统可靠性联合试验剖面，共11个步骤。本发明在确定软硬件混合系统测试场景时使用的是两两覆盖的组合测试的方法，不仅可以生成比目前剖面构造方法更少的测试场景，而且可以更加真实的反映软硬件混合系统的实际使用情况。
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