公开(公告)号：CN110162021A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910492172.8

申请日：2019-06-06

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 程良伦 ,  陈柯棠

IPC: G05B23/02

Abstract: 本申请公开了一种控制论系统性能检测方法，基于控制论系统的预设系统模型构建其性能判别矩阵，通过对控制论系统的性能判别矩阵进行转置、行列转换、以及元素消零等处理，获得可用于判定系统性能的终止判别矩阵，由此，基于以上非递归方法实现了对系统性能矩阵的计算，该种方法不受矩阵阶数的限制，也即基于非递归算法实现了对高阶行列式的求解，进而根据其求解获得的矩阵的秩实现了对控制论系统的性能检测，提高了高阶行列式的求解效率，进一步提高了控制论系统的性能检测效率。本申请还公开了一种控制论系统性能检测装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

公开(公告)号：CN110275959B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN201910431538.0

申请日：2019-05-22

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 程良伦 ,  陈柯棠 ,  张凡龙

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/28 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明涉及一种面向大规模知识库的快速学习方法，所述方法包括以下步骤：S1：知识提取：从异源异构的数据中进行知识数据的提取，知识数据为事实三元组，包括：实体和关系；S2：知识表示：构建TransH模型，利用TransH模型，把知识数据中的所有实体和关系嵌入到低维向量空间中，从而实现知识数据的知识表示；S3：知识融合：通过RLCD模型对经S2知识表示之后的知识数据进行融合，并将融合后的知识数据存入知识图谱；S4：知识推理：从知识图谱中提取S3融合后的知识数据进行推理，并将推理后的知识数据存入知识图谱；获得更新的知识和结论；本发明可实现知识库的快速学习。

公开(公告)号：CN110275959A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910431538.0

申请日：2019-05-22

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 程良伦 ,  陈柯棠 ,  张凡龙

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/28 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明涉及一种面向大规模知识库的快速学习方法，所述方法包括以下步骤：S1：知识提取：从异源异构的数据中进行知识数据的提取，知识数据为事实三元组，包括：实体和关系；S2：知识表示：构建TransH模型，利用TransH模型，把知识数据中的所有实体和关系嵌入到低维向量空间中，从而实现知识数据的知识表示；S3：知识融合：通过RLCD模型对经S2知识表示之后的知识数据进行融合，并将融合后的知识数据存入知识图谱；S4：知识推理：从知识图谱中提取S3融合后的知识数据进行推理，并将推理后的知识数据存入知识图谱；获得更新的知识和结论；本发明可实现知识库的快速学习。