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基于图神经网络的知识图谱补全研究综述

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 10-28页

作者：吴越孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】通过调研和梳理文献,总结基于图神经网络的知识图谱补全方法。【文献范围】以“Knowledge Graph Completion”、“知识图谱补全”作为检索词在Web of Science、DBLP和CNKI数据库中进行检索,共筛选出79篇文献。【方法】分别归纳... 详细信息

【目的】通过调研和梳理文献,总结基于图神经网络的知识图谱补全方法。【文献范围】以“Knowledge Graph Completion”、“知识图谱补全”作为检索词在Web of Science、DBLP和CNKI数据库中进行检索,共筛选出79篇文献。【方法】分别归纳总结图卷积神经网络、图注意力网络、图自动编码网络三种基于图神经网络的知识图谱补全方法类别,并对每种类别的技术脉络、典型方法、模型框架优缺点等进行对比论述。【结果】运用知识图谱补全任务的常用数据集和评价指标,从MRR、MR、Hit@k等性能评价角度对各类模型的效果进行对比分析,并对未来研究提出展望。【局限】在实验结果对比中,只讨论了FB15K-237和WN18RR数据集上部分应用较广的模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的对比。【结论】相比基于表示学习模型和基于神经网络模型,基于图神经网络模型具有更好的图谱补全性能,但模型关系复杂性高、过平滑、可扩展性通用性差,这也是未来研究要解决的问题。

关键词：知识图谱补全图神经网络图卷积神经网络图注意力网络图自动编码网络

高雷诺数下串列粗糙三圆柱的流致振动试验研究

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振动与冲击 2024年第6期43卷 280-287,319页

作者：李怀军孙海哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院哈尔滨150001

通过试验研究了高雷诺数下串列粗糙三圆柱的流致振动,分析与探讨了刚度、间距比对各个圆柱振幅响应、频率响应、位移频谱的影响,并与串列粗糙双圆柱的结果进行对比,揭示了干扰圆柱数量的增加对受扰圆柱流致振动的影响规律。研究结果表明... 详细信息

通过试验研究了高雷诺数下串列粗糙三圆柱的流致振动,分析与探讨了刚度、间距比对各个圆柱振幅响应、频率响应、位移频谱的影响,并与串列粗糙双圆柱的结果进行对比,揭示了干扰圆柱数量的增加对受扰圆柱流致振动的影响规律。研究结果表明:在初始分支,上游圆柱对下游圆柱有强烈的屏蔽作用,而在上端分支,出现下游圆柱振幅超过上游圆柱的现象;在上端分支和过渡区域,低刚度条件下,下游圆柱干扰数量的增加可以明显降低上游圆柱的振动频率;在涡激振动区域,下游干扰圆柱数量的增加几乎不影响上游圆柱的振幅;在驰振区域,上游圆柱干扰数量的增加降低了下游圆柱的振幅,并随着刚度的增加对下游圆柱振幅的降低程度下降;间距比对串列粗糙三圆柱的流致振动响应具有显著影响。

关键词：涡激振动驰振串列三圆柱振动响应

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多文档摘要研究综述

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 17-32页

作者：宝日彤孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法... 详细信息

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法】归纳多文档摘要技术实现的主流框架,依据关键技术对近年最新模型和算法进行分类概述,并对未来研究提出展望。【结果】对比阐述了多文档摘要最新模型与传统方法的优缺点,并对高质量多文档摘要数据集、现阶段评价指标进行总结。【局限】在实验结果对比部分,只讨论了Multi-News等数据集上部分应用较为广泛模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的实验结果对比。【结论】多文档摘要任务仍存在很多亟待解决的问题,如生成摘要的事实性不高、摘要模型的通用性差等。

关键词：多文档摘要文本摘要内容选择 Transformer模型预训练模型

基于深度学习语义分割的数码相机图像草地植被盖度估算

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环境科学研究 2024年

作者：王永财万华伟高吉喜孙海鹏胡卓玮张志如生态环境部卫星环境应用中心首都师范大学资源环境与旅游学院内蒙古自治区环境监测总站锡林郭勒分站

草地植被盖度是评估草地生态系统健康和管理效果的重要指标。草地植被盖度常用经验目测或传统图像分类方法获得，存在植被盖度估算主观性较强、精度不够、模型泛化能力不足等问题。本研究利用深度学习语义分割模型对草地植被图像进行分... 详细信息

草地植被盖度是评估草地生态系统健康和管理效果的重要指标。草地植被盖度常用经验目测或传统图像分类方法获得，存在植被盖度估算主观性较强、精度不够、模型泛化能力不足等问题。本研究利用深度学习语义分割模型对草地植被图像进行分割，并基于分割结果估算草地植被盖度，在像素尺度比较3种深度学习语义分割模型（Unet++、DeepLabv3+、Segformer）和Canopeo模型以及经典机器学习模型随机森林（Random Forest）在草地植被分割任务上的性能，结果表明：①Unet++模型分割性能最优，其平均交并比（MIoU）达0.79，F1分数（F1-score）达0.87，明显优于其他模型；相比之下Random Forest模型的表现较差，其MIoU为0.47，F1-score为0.55。②在图像尺度草地植被盖度估算中，Unet++、DeepLabv3+和Segformer模型估算的草地植被盖度均与实测草地植被盖度较为一致，估算精度明显高于Canopeo模型和Random Forest模型，深度学习语义分割模型中Unet++模型估算的草地植被盖度精度最高，决定系数(R2)达0.98，均方根误差（RMSE）低于3.8%，说明深度学习语义分割模型能够较为准确地估算草地植被盖度。③由于Unet++模型具有比其他模型更优的草地植被分割性能，因此将Unet++模型作为最终的草地植被盖度估算模型，并用于荒漠草原、典型草原和草甸草原3个实验样地，模型可快速准确地获取样地的草地植被盖度。研究显示，Unet++等深度学习语义分割模型在草地植被盖度估算中表现出较高的准确性和适用性，能为草地植被盖度估算提供高效可靠的工具。

关键词：草地植被盖度图像语义分割深度学习

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腹腔镜在慢性盆腔疼痛中的诊治价值

河北医学 2009年第10期15卷 1232-1233页

作者：毕凤玲杨秀芳孙红霞张宪军孙海如河北省衡水市哈励逊国际和平医院河北衡水053000

慢性盆腔疼痛是妇科常见的一种症状,也是病人就诊最常见的主诉.主要是指盆腔疼痛超过6个月以7上且呈非周期性,是一组严重影响妇女生活质量的常见症候群.

关键词：腹腔镜慢性盆腔疼痛诊治