检索结果-南通市图书馆

作者：张戴鹏河北师范大学

学位级别：硕士

认知推理网络是指无意识的检索出与推理任务相关的线索,然后对这些线索进行特征融合,根据融合的特征有意识的推理出可解释结果的网络。通常的数据表现形式是结构化数据形式。随着人类进入Web2.0时代,数据的表现形式开始从结构化数据向... 详细信息

认知推理网络是指无意识的检索出与推理任务相关的线索,然后对这些线索进行特征融合,根据融合的特征有意识的推理出可解释结果的网络。通常的数据表现形式是结构化数据形式。随着人类进入Web2.0时代,数据的表现形式开始从结构化数据向图数据转变。进一步研究图结构形式的数据具有现实意义和重大价值。因此,在认知推理网络研究中,对结构化数据与图结构数据进行特征融合和认知推理分析是认知推推理网络的两大关键技术问题。以衡量化合物能否成为候选药物的ADMET数据为代表的结构化数据,具有强关联性、强依赖性以及多特征等特点;以引文网络数据为代表的图数据具有维度高、节点信息关联性强等特点,对这些特点中所包含的信息进行特征融合和认知推理可以进一步挖掘出全方位、多层次的价值信息。目前,虽然研究者们对于从结构化数据到图数据进行了大量研究,然而在ADMET数据处理和引文网络数据处理中还存在两大挑战:第一,在处理ADMET数据的研究中,数据特征的关联性和强依赖性往往衍生出极复杂而又非常关键的决定因素,使得对这些信息进行深层次的挖掘变得更加困难。此外,现有的数据分析方法在信息的特征提取、特征融合以及可解释性方面仍然存在缺陷,由此导致不能很好地解决工程活动中所涉及到的实际问题。第二,在处理引文网络数据的研究中,已有的研究方法大都只能隐式的为目标节点中不同的邻域节点指定权重,这使得在节点嵌入的可解释方面存在薄弱。另一方面,大多数方法以最纯粹的形式定义将局部邻域节点的信息进行聚合,这导致某些节点关联信息的缺失,对于网络信息的高效利用是极其不利的。针对上述存在的问题,本文以胶囊网络为技术主线,研究出一种可以处理多层次特征的认知推理网络模型,实现对多层次特征的融合与认知推理性分析。本文的研究思路是:从研究关键技术任务上看,研究从ADMET性质分类任务到引文网络节点嵌入任务,从技术路线来看,开展从单层胶囊网络到双层胶囊网络的认知推理技术研究。主要研究的关键技术问题和研究内容如下。1.本文研究面向ADMET性质分类任务的认知推理网络关键技术,该技术是处理候选药物筛选、预测检验结果以及实时决策等实际应用问题的重要依据。首先,针对药物数据的关联性和依赖性利用不足的问题,利用计算机存储RGB图像的技术,提出一种新颖的特征编码器,将特征之间的关联性和相互依赖性作为考量纳入到分类依据中,使得实验结果更加真实有效。其次,针对ADMET性质分类结果可解释弱的问题,以动态路由算法为基础,提出一种单路认知推理机制,将提取的特征采用自顶向下,由果溯因的反馈机制实现ADMET的可解释分类。2.在上一部分的基础上,进一步探索面向引文网络节点嵌入任务的认知推理网络关键技术,以降低复杂网络分析任务的难度。一方面,针对现有的节点嵌入方法中存在只能隐式的为目标节点中不同邻域节点指定不同的权重,从而导致结果可解释性薄弱的问题,提出一种节点密度融合算法,将节点密度信息量化为节点特征,并显式的为目标节点中的邻域节点指定不同的权重,从而提升节点嵌入的效果和可解释性。另一方面,针对引文网络中的节点关联信息利用不足的问题,以单路认知推理机制为基础,提出一种面向节点嵌入问题的双路认知推理机制,将嵌入的维度表示为概率向量,优化了节点嵌入的可解释性。

关键词：结构化数据图数据胶囊网络特征融合认知推理认知推理网络

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基于认知结构的推理网络及其在数据挖掘中的应用

引用

计算机工程 2003年第8期29卷 49-51,105页

作者：汤小文蔡庆生许华东刘贵全中国科技大学计算机系合肥230027

给出了一种从采样集合中自动建立认知推理网络的方法，试图解决数据挖掘问题中的知识获取和知识表达的瓶颈。给出了两个算法用于自动处理学习和建立基于认知结构的不确定推理网络。利用一些实验数据进行了计算机实验，并对实验结果进行... 详细信息

给出了一种从采样集合中自动建立认知推理网络的方法，试图解决数据挖掘问题中的知识获取和知识表达的瓶颈。给出了两个算法用于自动处理学习和建立基于认知结构的不确定推理网络。利用一些实验数据进行了计算机实验，并对实验结果进行了分析。然后将该方法与相关工作进行了比较；最后对所做的工作进行了总结并指出了进一步的研究方向。

关键词：数据挖掘不确定推理认知结构认知推理网络

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