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[发明专利]一种知识图谱推理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201911044553.6在审
发明人：刘学军;陈海旭;周强;蒋军成 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种知识图谱推理方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括以下步骤：知识推理平台根据损失函数用随机梯度下降对知识图谱中的数据集进行推理，获得数据集中实体和关系分别对应的向量表示；知识推理平台根据得到的实体向量和关系向量，结合评分函数完善知识图谱。上述知识图谱推理方法、装置、计算机设备及存储介质在考虑实体之间多条路径信息的同时，强调了对推理结果高支持度的路径的作用，使得在某条路径对推理结果支持度为100％的情况下，能够直接确定推理结果而无需考虑其他路径，提高了对知识图谱推理的准确性和合理性。
推理图谱推理结果计算机设备存储介质支持度多条路径关系向量评分函数数据集中随机梯度损失函数向量表示数据集向量

[发明专利]一种上下文分布式推理方法和装置-CN201410844207.7有效
发明人：孟祥武;李珂;张玉洁;王凡 -专利权人：华为技术有限公司;北京邮电大学
申请日： 2014-12-30 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种上下文分布式推理方法和装置，该方法包括：从多个计算节点获取大量的且多种类的上下文数据，并对获取的上下文数据进行建模处理，得到被推理上下文集合，其中，所述被推理上下文集合中各种上下文的表示形式统一，所述大量是指上下文数据的规模达到特定数据量；获取用于对所述被推理上下文集合进行分布式推理的推理规则；对所述推理规则进行解析，生成所述推理规则的推理计划；根据所述推理计划和预先配置的用于所述推理规则的上下文推理算法对所述被推理上下文集合进行分布式推理，生成所述推理计划的推理结果。本发明实施例可以提高上下文的推理效率。
一种上下文分布式推理方法装置

[发明专利]工业数据服务、数据建模、以及数据应用平台-CN201780092695.2在审
发明人：侯芳;武义凯;程晓培;马国;孙冠毅;谢斌;沈晖 -专利权人：埃森哲环球解决方案有限公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：用于控制工业操作的工业数据服务、数据建模和应用。公开了一种平台，用于基于二维数据建模流数据结构和多层资源分配图，向协作的专家群组分配数据建模请求，以获取用于控制工业操作的数据模型。二维数据建模流数据结构和多层资源分配图是使用各种数据分析学和机器学习技术从工业图知识库来建立。
资源分配图二维数据工业操作数据建模数据结构多层建模知识库机器学习技术工业数据群组分配数据分析数据模型协作应用服务

[发明专利]使用机器学习智能地提供支持信息的系统和方法-CN201780090760.8在审
发明人：李立;彭晓宇;潘柯华 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：用于基于对数据集的大数据分析向用户智能地提供支持信息的系统和方法。可以使用数据集来执行机器学习算法，以识别数据集的数据对象之间的相关性。可以使用相关性向用户推荐支持信息。可以提供用户界面以使用户能够发起与事件相关联的处理。响应于接收到输入，系统可以识别与请求相关联的变量。基于这些变量，系统可以检索机器学习算法的输出数据，以识别用户的支持信息。
支持信息机器学习算法数据集关联使用数据输出数据数据对象用户界面用户推荐用户智能大数据检索响应分析

[发明专利]一种基于知识图谱的工业故障分析专家系统-CN201910310886.2在审
发明人：于强;张卫山;房凯 -专利权人：中国石油大学(华东)
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于知识图谱(Knowledge Graph)的工业故障分析专家系统，包括以下步骤：专家经验知识获取以及预处理消除异常和补全缺失值；接下来进行知识数据模糊化，并以此运用语义网技术以及图计算引擎构建工业故障分析领域知识图谱；通过图谱动态自优化过程保证知识图谱结构的精简高效，提高计算效率；基于模糊推理方法对工业故障进行诊断分析，高效准确的判断数据或设备异常。
图谱故障分析预处理计算效率领域知识模糊推理判断数据设备异常诊断分析知识获取知识数据专家经验专家系统模糊化图计算语义网自优化构建引擎保证

[发明专利]基于扩展规则的布尔可满足性问题的求解方法-CN201910747374.2在审
发明人：王金艳;胡春;李先贤 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于扩展规则的布尔可满足性问题的求解方法，首先，设计了适用于扩展规则的CCA
可满足性翻转启发式布尔可满足性问题搜索过程整个空间初始化初始解子空间求解权重规划更新

[发明专利]基于遗传算法的模糊推理树提升方法及装置-CN201910829461.2在审
发明人：张明;杨君;芦维宁;陈章;梁斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的模糊推理树提升方法及装置，其中，该方法包括：获取模糊推理树规则知识库、模糊推理树规则知识库的环境和测试数据；对模糊推理树规则知识库中的规则进行编码；确定优化参数，根据模糊推理树规则知识库的环境和测试数据、优化参数和遗传算法对编码后的模糊推理树规则知识库的规则进行优化；根据优化后的模糊推理树规则知识库的规则生成目标模糊推理树规则知识库。该方法使用遗传算法对知识库进行优化处理，推理提升效率高。
模糊推理规则知识库遗传算法测试数据优化参数知识库方法使用规则生成优化处理推理优化

[发明专利]一种基于KNN与遗传算法融合的专家系统构建-CN201910587825.0在审
发明人：刘家祥 -专利权人：厦门耐特源码信息科技有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：一种基于KNN与遗传算法融合的专家系统构建，其特征在于，包括:用户端，用于获取用户的知识学习数据；服务器，用于存储用户的知识学习数据；专家端，用于从服务器获取学习方案，对学习方案进行调整，并覆盖服务器中的原始方案；其中，用户端的输出端与服务器的输入端通讯连接；服务器的输出端与专家端的输入端通讯连接，专家端的输出端还与用户端的输入端连接。本发明基于KNN与遗传算法融合，以有效地整合资源并对其进行有效的利用，建立对的知识架构，提高知识学习的效率。
服务器知识学习输出端通讯连接遗传算法输入端服务器获取输入端连接存储用户知识架构专家系统融合用户端有效地构建整合学习覆盖

[发明专利]推断程序、推断方法以及推断装置-CN201880028353.9在审
发明人：河东孝;上村健人;安富优;远藤利生;丸桥弘治 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：模拟装置是使用第一推断器和第二推断器的推断装置，其中，第一推断器根据基于过去的数据学习的结果值来推断参数值，第二推断器根据参数值推断结果值。模拟装置根据由第一推断器和第二推断器使用特定的结果值、或者处于特定的结果值的附近的附近结果值推断出的重构值和所输入的结果值来计算重构误差。模拟装置搜索使根据所输入的结果值和特定的结果值计算的代替误差与重构误差的和最小的第一结果值。模拟装置输出使用第一推断器根据第一结果值推断的参数值。
推断器模拟装置推断重构数据学习推断装置过去的搜索输出

[发明专利]用于数字个性化医疗的平台和系统-CN201880022862.0在审
发明人：布伦特·沃恩 -专利权人：科格诺亚公司
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：数字个性化医疗系统使用数字化数据来评定或诊断受试者的症状，从而提供个性化或更适当的治疗干预和改善的诊断。使用具有相关特征重要性的优先性问题和答案可用于评定心理功能，并且允许使用较少的问题诊断受试者，使得可以更频繁地重复诊断并且允许更频繁地调整剂量。可以基于人口统计数据和生物标志物来估计或测量受试者的药代动力学，以确定受试者的治疗计划。此外，生物标志物可用于确定患者何时可能有经历不良副作用的风险并且相应地调整治疗计划。
生物标志物治疗计划诊断可用评定人口统计数据不良副作用个性化医疗数字化数据特征重要性药代动力学问题诊断心理功能允许使用优先性个性化测量答案干预重复治疗

[发明专利]一种基于噪音独立性的因果网络推断方法-CN201910790875.9在审
发明人：曾艳;郝志峰;蔡瑞初;谢峰;黄礼泊;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，提出一种基于噪音独立性的因果网络推断方法，包括以下步骤：获取n个变量并构建数据集X，初始化设置因果次序集合K；采用独立成分分析法分解数据集X；计算每个变量x
矩阵独立性叶子节点因果网络集合推断噪音数据集构建判定独立成分分析数据挖掘技术初始化设置最小二乘法设置参数列元素行元素剪枝去除存储分解输出

[发明专利]一种对DUCG进行分层递归推理的高效方法-CN201810455192.3有效
发明人：张湛;张勤 -专利权人：北京予同智能科技有限公司
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：动态不确定因果图DUCG可图形直观地表达事物之间不确定的因果关系，在收到证据E后，可通过推理计算得到待诊断事件的验后概率，其中涉及证据E的展开计算，是一个NP‑Hard问题，计算量巨大。本发明提出了一种分层递归的计算方法，通过早期吸收运算，有效避免了展开E过程中出现的大量重复计算，大幅度提高了推理的效率。
推理递归分层因果关系诊断事件重复计算计算量因果图证据运算直观事物概率吸收

[发明专利]基于机器学习的定理证明方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910713930.4在审
发明人：施智平;唐晨阳;张倩颖;王国辉;李希萌;关永 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种基于机器学习的定理证明方法、装置、电子设备及存储介质，所述基于机器学习的定理证明方法包括根据目标命题获取所述目标命题的中间推理步骤；利用预先训练好的识别模型从所述中间推理步骤中确定能够用于证明所述目标命题的目标推理步骤；通过形式化定理证明方式利用所述目标推理步骤证明所述目标命题。该技术方案简化了目标命题的证明过程，压缩了中间推理步骤的搜索空间，提高了命题证明的效率及自动化程度。
推理定理证明基于机器存储介质电子设备步骤证明命题证明搜索空间学习自动化压缩

[发明专利]基于编译技术的业务规则引擎模式匹配系统及实现方法-CN201910724942.7在审
发明人：吴东生;张立勇;董玉全 -专利权人：浪潮云信息技术有限公司
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于编译技术的业务规则引擎模式匹配系统及实现方法，属于计算机领域，本发明要解决的技术问题为如何能够使规则引擎满足大型企业级应用系统的应用需求，完成企业应用的业务规则，并能够提高规则引擎的性能和灵活性，采用的技术方案为：①该系统包括应用程序API模块、规则库模块、规则语言编译器及推理引擎模块；规则语言编译器用于编译规则语言描述的产品规则代码，生成等价的PLN网络数据结构。②该方法步骤如下：S1、PLN网络数据结构接受事实对象集合,根节点不做住向匹配动作,直接将其发送到所有子节点；S2、对各个PLN网络节点执行规则匹配；S3、迭代执行步骤S2,直至所有节点匹配完毕,结束返回。
规则语言编译模式匹配系统网络数据结构业务规则引擎规则引擎编译器推理引擎模块规则库模块计算机领域产品规则迭代执行规则匹配节点匹配匹配动作企业应用事实对象网络节点业务规则应用程序应用系统应用需求根节点子节点等价大型企业集合返回

[发明专利]基于知识感知的模块化视觉推理方法及装置-CN201910665101.3在审
发明人：朱文武;李国豪;王鑫 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识感知的模块化视觉推理方法及装置，其中，该方法包括：获取图片，并获取图片对应的提问文本；对提问文本进行动态解析生成多个神经网络模块；将多个神经网络模块变换为树状结构神经网络模块，并对树状结构神经网络模块进行实例化处理生成知识感知神经网络模型；对图片进行视觉特征处理得到图片特征，将图片特征输入知识感知神经网络模型，并输出提问文本对应的答案。该方法针对特定的问题来进行动态组装，形成自下而上的树状模块化结构，可用于在真实图片上进行动态的视觉推理。
神经网络模块感知推理神经网络模型树状结构图片特征文本视觉模块化提问模块化结构图片动态解析动态组装视觉特征动态的实例化可用答案输出