本文作者:风月小轩

中国电科院期刊中心各刊2020-2021年刊出的知识图谱方向部分优秀论文

笙念 1 个月前 ( 2021-07-29 08:11:53 ) 0 抢沙发
中国电科院期刊中心各刊2020-2021年刊出的知识图谱方向部分优秀论文摘要: knowledgegraph)思想的电力领域知识图谱应用框架设计,并对领域知识图谱的应用方向与未来挑战进行总结与展望。摘要:为了实现电力领域的技术创新,文章利用人工智能、大数据分析和挖掘、知识图谱、自然语言处理等技术,并结合领域专家的意见,构建电力领域的中文专业词典和知识图谱,并通过对电力领域与人工智能领域进行交叉分析,预测电力领域未来的研究热点。...

《电力系统技术》,值得信赖的电力学术期刊

编者注:

建设能源互联网已成为电力企业转型升级的战略选择。为实现对整个能源供应链的协调优化控制,迫切需要对源、网、负荷的能源互联网中亿万个环节、要素、实体进行联合建模、协同管理、协同优化。 , 和存储。以开发、传输、改造、分配、使用的业务知识为基础,积累、凝聚、巩固、继承、决策。传统的数据管理和分析技术无法满足数据规模、模型构建和计算性能的需求。在互联网领域大放异彩的知识图谱和图机器学习技术正在成为能源互联网运营管理的关键技术,并在广泛的应用场景下取得了一定的突破性成果。编辑整理了中国电力科学研究院学报中心2020-2021年知识图谱方向发表的部分优秀论文互联网知识,希望能为相关领域的专家学者提供参考和参考。欢迎阅读。

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《电力领域知识图谱的构建与应用》

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作者:蒲天骄;谭元鹏;彭国政;徐慧芳;张忠浩

单位:中国电力科学研究院有限公司

期刊:《电网技术》

出版日期:2021 年第 6 期

摘要:电力领域知识图谱旨在充分利用电力物联网承载的数据和信息,结构化地描述电力系统中的概念、实体、事件及其关系,提供一个为电力产业产业链提供更好的途径。有效的跨媒体大数据组织、管理和认知能力。结合大数据和人工智能技术,领域知识图谱正逐渐成为推动电力人工智能发展的核心动力之一。论文概述了电力系统知识工程的发展历程,重点分析了我国电力企业知识表示、地图构建和地图应用的发展现状,并根据知识工程的数据特点和发展趋势提出了一种NoDKG。我国电力物联网(不仅是特定领域知识图谱)设计了电力领域知识图谱的应用框架,并对领域知识图谱的应用方向和未来挑战进行了总结和展望。

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《电网故障处理知识图谱构建的研究与应用》

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作者:郭荣;杨群;刘绍涵;李伟;袁鑫;黄向红

单位:1.南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 2.智能电网保护与运行控制国家重点实验室; 3.南瑞集团(国网电力研究院)有限公司

期刊:《电网技术》

出版日期:2021 年第 6 期

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“基于知识图谱和神经张量网络融合的需求响应智能推荐”

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作者:阮聪;齐林海;王宏

单位:华北电力大学控制与计算机工程学院

期刊:《电网技术》

出版日期:2021 年第 6 期

摘要:针对现有协同过滤智能推荐算法在海量数据和复杂网格结构下的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种结合知识图谱和神经张量网络的需求响应智能推荐模型。该模型的核心是一个知识驱动的神经张量网络(neuraltensor network,NTN)表示学习模型。从用电数据集中提取用户的用电行为知识三元组,与预先提取的结构化先验知识融合构建知识图谱,并利用NTN表示学习模型将知识图谱中的实体嵌入到低维密集向量空间解决数据稀疏问题;基于知识图中的先验知识,实现新用户需求响应智能推荐,有效解决冷启动问题。为了减少推荐延迟问题,文章通过偏好传播(Ripple Net)算法缩小候选用户实体的集合,提高了模型效率。该模型基于电力消费公开数据集进行验证。结果表明,基于NTN模型的需求响应推荐算法能够有效克服数据稀疏和冷启动问题。与现有的基于协同过滤的需求响应智能推荐算法相比,推荐准确。率、召回率等指标有明显提升。

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《基于门控图神经网络的双木对知识图谱的构建与应用》

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作者:赵振兵;段继坤;孔英辉;张冬霞

单位:1.华北电力大学电气与电子工程学院; 2.中国电力科学研究院有限公司

期刊:《电网技术》

出版日期:2021 年第 1 期

摘要:由于电网规模的扩大以及直升机和无人机在巡逻中的大量应用,产生的航拍图像数量急剧增加。其中,螺栓缺陷数量多、尺寸小,因此由输电线路螺栓缺陷引起的事故频发。此外,现有的输电线路螺栓缺陷分类方法仅限于表面特征提取,忽略了目标之间的相关性和复杂环境影响大等问题。针对上述情况,本文提出利用螺栓和螺母之间的关联形成螺栓对,然后利用卷积神经网络提取螺栓对的特征并初始化网络节点并结合先验知识一对螺栓的缺陷来表示这对螺栓和螺栓的缺陷。利用母亲与语义对象的关系建立栓母知识图谱,指导栓母对缺陷进行分类。在此基础上,将输电线路上与螺栓相关的缺陷划分为螺栓-脚对缺陷,建立粗级缺陷数据集和细级缺陷数据集。通过使用双木对知识图谱指导双木对缺陷分类实验,验证双木对知识图谱的有效性和可行性。实验结果表明,栓木知识图谱实现了栓木先验知识的有效利用,完成了栓木粗级缺陷和细级缺陷的有效分类。

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