导读:本文包含了推理技术论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:知识,图谱,问答,案例,智能,技术,神经网络。
推理技术论文文献综述
徐美健,黄越[1]（2019）在《案例推理技术在航空维修中的应用》一文中研究指出建立故障诊断系统,利用以往故障诊断信息,可以缩短发动机排故时间,提高排故效率。文章分析了故障案例数据库的特点,以V2500发动机航线故障诊断数据为基础,研究了发动机故障描述信息部分的标准化在建立发动机排故系统的应用,并研究了K近邻的案例匹配算法,开发了基于案例推理的故障诊断系统。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年29期）
杨瑞达,林欣,杨燕,贺梁,窦亮[2]（2019）在《基于混合增强智能的知识图谱推理技术研究》一文中研究指出如今,知识图谱被广泛应用在各个领域,例如问答系统、推荐系统等。而基于知识图谱的应用表现很大程度上依赖于知识图谱本身的知识完备性与准确性。单纯通过人工补齐与审核的方式来构建知识图谱已无法满足超大规模知识图谱的需求。针对上述问题,提出一种基于混合增强智能的知识图谱推理框架,即同时利用机器模型与人的知识信息来完成知识图谱推理。该框架在基于知识图谱嵌入的向量空间中,利用混合增强智能模型来寻找到实体节点之间的有效路径。与现有方法不同的是,该方法在训练模型时,高效地利用人的知识信息来指导模型的优化。实验表明,该框架在公开数据集上的表现相较于现有方法有一定提升。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年06期）
黄轲,胡启平,李莉,李泰郎[3]（2019）在《基于推演格技术的智能+诊断推理研究》一文中研究指出针对现有智能诊断方法的推理局限和不足,提出基于推演格技术的智能+诊断推理机制。推演格是一种格状的结构,格具有一个根节点,多个中间节点和叶子节点组成,根节点表示判据,中间节点是同一类型不同判据的组合。基于推演格技术的推理机制用于复杂问题的分析和求解过程,核心是基于推演格的智能决策过程,和现有正向推理和反向推理方式相比,推演格更适用于复杂性问题的推演和求解过程,其优势主要体现在解决问题时的效率性、推理结论的全面性等方面。具有凭借其对数据自动学习,从中提取隐含的规则或模型,并做出智能决策的强大能力。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年17期）
刘瑾莱[4]（2019）在《基于深层神经网络推理的图像问答技术研究和应用》一文中研究指出随着深层神经网络训练方法和泛化能力的改进,以及高速并行运算能力的提升,基于深层神经网络的技术在单个模态(图像、语音、文本)已经取得了颠覆式的发展和工业级应用。但是,多模态理解和交互等人类高级认知和推理功能还是很弱。针对这个问题,本文研究多模态交互领域一个极其重要的研究课题——图像问答任务。之前相关研究主要是通过神经网络在大量数据上的暴力拟合,模型设计不够精细和缺少复杂推理能力,也缺少可解释性和泛化性。本文着力于设计和架构具有更强融合和推理能力的跨图像和文本模态的神经网络。本文研究的核心是多模态之间的融合和多阶段的问答推理。对于多模态之间的融合,首先,本文基于以前研究,提出了联合多图像特征的Global-Local模型,解决多特征增广和不同粒度特征的融合问题;其次,提出混阶注意力机制模型,结合一阶注意力和二阶注意力的优点,得到一个更好的注意力机制。对于多阶段推理,本文基于推理能力在图像问答任务中扮演非常重要角色这个认知,从模型的结构角度出发,提出和改进多个具有推理能力的深层网络结构,包括基于序列视觉动态更新模型、多步混阶模型和链式关系推理模型。这些模型验证了构造显式推理结构在图像问答中有正向的作用,也解决了以往研究中多步推理能力弱和推理没有显式结构等问题。在实验和工程应用方面的验证表示,本文提出的多个具有图像问答推理能力的模型,在多个图像问答数据集上面,取得State-of-the-art的结果。模型兼顾了性能和效率,展现了精细化设计网络结构的必要性。此外,论文也对影响模型效果的方面进行了可视化分析,从而验证了模型的部分解释性。最后,论文工作将模型的推理系统部署到网页端,进一步展示了图像问答系统的能力。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-04）
熊巧[5]（2019）在《家庭智能空间下基于本体技术的人体行为推理认知》一文中研究指出人体行为识别与理解是实现服务机器人主动式个性化服务的关键。现阶段,针对人体行为的分析与识别已有大量的研究工作并取得了一定的成果,但主要是针对固定场景下的简单人体行为。家庭环境下物品种类多,分布不规律,障碍物动态变化,导致对行为环境的理解困难,对于人体复杂行为的理解,现有的方法已不能满足准确性和鲁棒性的要求。同时,在获得相关行为信息和环境信息后,由于缺乏对知识信息的表示和利用,使得服务机器人很难做出正确的识别。针对上述问题,本文以家庭智能空间为研究平台,利用本体技术对人体行为进行充分地表示,结合已构建的知识库和行为推理规则对家庭智能空间下基于本体技术的人体行为推理认知方法进行研究,主要工作如下。(1)构建家庭智能空间下的环境知识库模型,实现用户行为环境知识的获取和利用。采用本体描述语言OWL对行为环境进行建模,该本体模型分别表示用户领域和环境领域的相关信息。通过对比内存存储方式、文本存储方式和关系数据库存储方式的优缺点,选择使用关系数据库作为本体的存储工具,实现对于本体中知识的管理和利用,为家庭智能空间下基于本体技术的人体行为推理认知研究奠定了基础。(2)提出一种基于本体技术的行为时间关系表示方法,该方法利用本体技术和区间代数理论,实现了对家庭环境下的复杂行为的表示。将区间代数理论引入到基于本体技术的人体行为表示中,分别针对简单动作时间关系和复杂行为时间关系进行了研究,并利用Protege构建了 OWL行为时间关系本体模型,弥补了人体行为之间缺乏时间关系表示的不足。(3)提出一种基于组合推理机制的人体行为推理方法,充分考虑了在不同行为层次的行为规则的推理问题,实现了从低级动作元素到高级行为的映射。该方法在对语义规则进行研究的基础上,利用基于决策树模型的方法实现对人体基本动作规则的构建,将基于决策树的行为规则和基于SWRL的语义规则相结合,实现对了人体行为的推理认知。(4)提出一种人体行为推理认知实现的总体框架,结合家庭智能空间中构建的环境知识库模型和人体行为时间关系本体模型,将组合推理机制引入到行为推理模块中,编写相应的行为语义规则,实现从基本动作、简单动作到复杂行为的推理,并对家庭环境下的人体行为进行推理验证,实验结果表明本文提出的基于本体技术的人体行为推理认知方法具有一定的合理性和时效性。(本文来源于《山东大学》期刊2019-04-30）
刘彩霞[6]（2019）在《基于模糊推理技术PSO算法的机器人路径规划研究》一文中研究指出针对移动机器人路径规划质量不高的问题,对环境建模、适应度函数建立、算法选择等方面进行了研究归纳,提出了一种基于模糊推理技术PSO算法的路径规划方法。首先,对障碍物进行了扩展处理,通过坐标系转换建立了简化的环境模型;其次,在分析传统PSO算法采用定值的惯性因子ω和学习因子c_1、c_2取值对算法性能影响的基础上,提出了改进的PSO算法,采用模糊推理技术自适应地动态调整c_1、c_2;最后,将改进PSO算法应用于提高移动机器人路径规划中。研究结果表明:相对于传统PSO与APSO算法路径规划,改进算法在复杂环境下路径长度、平滑度、运行时间方面分别最少提高了17%、14%、7%,验证了算法在路径规划方面的可行性与高效性。(本文来源于《机电工程》期刊2019年04期）
刘振宇[7]（2019）在《面向公安情报分析的知识图谱推理技术研究与实现》一文中研究指出知识图谱是由谷歌提出的一种结构化的数据库,其用叁元组的形式来存储实体之间的关联关系,在数据库中这些实体和关系都是以向量的形式来表示,其目的是以一种简洁的结构化信息来刻画实体之间的语义关系,从而达到进行逻辑推理的目的。然而近年来,随着更加完善的知识抽取技术,知识图谱所包含的数据量也在不断增加,结构以及实体之间的语义信息也更加复杂,所以对于在知识图谱上的知识推理技术来说是一个很大的挑战,而研究如何将知识图谱的结构信息应用于知识推理以及如何将知识图谱和知识推理应用于其他应用(如问答系统)也成为了一个非常重要的挑战和任务。本文从知识推理现阶段所面临的挑战出发,研究了一种通过水波网络包含图谱结构信息的新的知识表示技术(TRNG),并将其应用于问答系统。另外针对公共安全领域数据错综复杂不利于机器学习发挥等问题完成了公共安全领域知识图谱的构建。具体包含以下叁部分:1.通过借鉴水波网络的扩散过程,将其应用于发现知识图谱的结构信息。本文不仅给出自定义的扩散函数并且设计出能包含知识图谱实体结构信息的目标函数与损失函数,最终通过实验证明了TRNG知识推理技术的可用性以及优越性。2.针对目前知识图谱推理输入输出的单一性问题,在知识图谱中引入自然语言问答系统。通过在编解码模型的输入和输出端加入两个基于知识子图的注意力机制,一方面提高了模型对于问句中语义的理解,另一方面也增强了输出时答案的质量。最终通过在开放实验数据上训练并与其他模型作对比验证了本文提出的基于知识子图注意力机制的自然语言问答模型(QAG)在语义理解以及对话模型中效果的优异。3.从数据获取到叁元组抽取再到知识融合,本论文设计并实现了公共安全领域知识图谱的构建工作。在此之上通过使用TRNG算法完成了本知识图谱的知识表示工作并成功将其应用于关系发现等任务。之后在此中文知识图谱上接入自然语言问答系统,实现了知识图谱的人性化输入输出。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-26）
李启可,张克亮[8]（2019）在《基于问答系统的知识推理技术》一文中研究指出问答系统的历史可以追溯到20世纪50年代,主要是受到了图灵测试的影响,图灵测试主要是通过测试者与被测试者之间的问答来进行测试。图灵测试可以说是问答最初的表现形式。而在当时,伴随着计算机的发展,问答系统也在之后问世,只不过当时的问答较现在来说,系统复杂程度不高,功能较少。经过几十年的发展,问答系统已经具有了蓬勃的发展,种类繁多,其中所使用的方法以及模型也多不胜数。近年来,由谷歌所提出的知识图谱技术在工业界得到了广泛的应用,并且知识图谱给带来的收益是不可小觑的,知识图谱结合了多种学科,并利用图的形式,为研究者提供具有切实的,有价值的参考。本文将着重介绍与知识图谱,知识推理相关的问答系统的发展状况,在此将做一个整体性的论述。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年09期）
门菲[9]（2019）在《基于案例推理技术的井漏风险识别方法》一文中研究指出井漏风险造成的危害严重,钻井过程中如果发生井漏风险,就容易造成储层污染及更为严重的次生危害。要降低井漏造成的损失,提高钻井效率,就必须对井漏风险进行实时识别,以便及时采取防漏堵漏措施。由于井漏风险因素有很多,如果仅采用一个或几个风险因素通过对比对井漏风险进行识别,容易造成误判。采用案例推理方法为理论依据,通过对井漏风险因素进行研究,选取了总池体积、出入口流量、地层孔隙压力当量密度等11个风险因素,运用多信息融合技术,建立了基于案例推理技术的井漏风险识别模型,从而避免了单因素对比识别造成的偏差,为井漏风险实时识别提供更可靠的分析方法。研究结果表明,该方法可以对井漏风险进行识别。(本文来源于《承德石油高等专科学校学报》期刊2019年01期）
杨华,王昱宸,穆佳[10]（2018）在《关于本领域技术人员合乎逻辑的分析、推理或者有限的试验能力的思考》一文中研究指出本领域技术人员具备合乎逻辑的分析、推理或者有限的试验的能力,该能力并非无限扩大的,作者认为本领域技术人员在运用该能力时,应当站在一个起点之上,该起点使本领域技术人员意识到了现有技术中存在的技术问题,也给出了相近的解决该技术问题的技术手段,或者给出了一个试验的初始数值范围,并给出了数值变化方向。同时,该起点与技术启示在启示性上存在一定的差距,需要本领域技术人员进一步的非创造性劳动。(本文来源于《中国发明与专利》期刊2018年S2期）
推理技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
如今,知识图谱被广泛应用在各个领域,例如问答系统、推荐系统等。而基于知识图谱的应用表现很大程度上依赖于知识图谱本身的知识完备性与准确性。单纯通过人工补齐与审核的方式来构建知识图谱已无法满足超大规模知识图谱的需求。针对上述问题,提出一种基于混合增强智能的知识图谱推理框架,即同时利用机器模型与人的知识信息来完成知识图谱推理。该框架在基于知识图谱嵌入的向量空间中,利用混合增强智能模型来寻找到实体节点之间的有效路径。与现有方法不同的是,该方法在训练模型时,高效地利用人的知识信息来指导模型的优化。实验表明,该框架在公开数据集上的表现相较于现有方法有一定提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
推理技术论文参考文献
[1].徐美健,黄越.案例推理技术在航空维修中的应用[J].科技创新与应用.2019
[2].杨瑞达,林欣,杨燕,贺梁,窦亮.基于混合增强智能的知识图谱推理技术研究[J].计算机应用与软件.2019
[3].黄轲,胡启平,李莉,李泰郎.基于推演格技术的智能+诊断推理研究[J].科技创新导报.2019
[4].刘瑾莱.基于深层神经网络推理的图像问答技术研究和应用[D].北京邮电大学.2019
[5].熊巧.家庭智能空间下基于本体技术的人体行为推理认知[D].山东大学.2019
[6].刘彩霞.基于模糊推理技术PSO算法的机器人路径规划研究[J].机电工程.2019
[7].刘振宇.面向公安情报分析的知识图谱推理技术研究与实现[D].电子科技大学.2019
[8].李启可,张克亮.基于问答系统的知识推理技术[J].电脑知识与技术.2019
[9].门菲.基于案例推理技术的井漏风险识别方法[J].承德石油高等专科学校学报.2019
[10].杨华,王昱宸,穆佳.关于本领域技术人员合乎逻辑的分析、推理或者有限的试验能力的思考[J].中国发明与专利.2018
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