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关键词： 知识图谱   知识图谱补全   逻辑规则   图神经网络   链接预测  

摘要： 知识图谱补全旨在利用知识图谱中已有的知识推导出新的事实,在多个任务和领域发挥重要作用,引起研究者越来越多的关注。然而现有的知识图谱补全方法大多专注于对知识图谱中的事实三元组进行建模,未充分考虑知识图谱中实体和关系之间所蕴涵的深层语义和关联。为了解决这个问题,使用逻辑规则反映知识图谱中关系之间的隐含关联,而知识图谱语义网络的本质决定了事实三元组周围高阶邻域中包含着深层语义信息。因此,为了挖掘知识图谱中实体和关系的内在语义和关联,提出一种基于逻辑规则和图神经网络(GNN)进行知识图谱补全模型。首先基于高效期望最大化(EM)迭代优化算法进行规则自动学习,将得到的高质量逻辑规则与知识图谱中的实体和关系进行联合嵌入训练,以实现对知识图谱中复杂关系模式的建模,并提高嵌入表示的泛化性。同时,考虑逻辑规则和三元组的重要性进行注意力嵌入传播,以聚合高阶邻域信息,最终得到融合深层语义和关联的实体、关系嵌入表示用于知识图谱补全。在4个公开数据集上针对链接预测任务进行实验,实验结果证明了所提出模型的有效性。

关键词： 解析几何   数学解题能力   函数   数形结合   方程  

摘要： 数学的核心知识体系包含诸多重要概念和方法,其中函数与方程占据着重要地位。函数与方程是独立的考察内容,贯穿整个数学学习的过程。我们在学习过程中,不仅需要掌握这些知识点,还要在不同情境中灵活应用。与此同时,随着知识的逐渐深入,三角函数、解析几何及概率与统计等进阶内容要求我们具备更强的逻辑推理与计算能力。通过将代数解法与几何图像相结合,我们能够更全面地理解数学问题,从而提高解决问题的能力。

关键词： Hermitian Toeplitz矩阵   单叶函数   有关共轭点的星像函数   有关对称共轭点的星像函数类   逆函数  

摘要： S_(c)^(*)和S_(sc)^(*)分别称为有关共轭点的星像函数类、有关对称共轭点的星像函数类,得到了其逆函数的Hermitian Toeplitz行列式的估计.

关键词： 大风日数   特征分析   风险区划   设施大棚  

摘要： 基于夏县国家站1994—2023年,以及8个区域站2015—2023年的大风资料,采用线性回归、IDW等方法分析了大风的年、季、月特征及其对设施大棚影响的风险区划。结果表明:1)1994—2023年夏县大风日数共98d,总体呈现减少趋势,气候倾向率为-0.4d/10a,1990s-—2010s减少幅度为1.1d/10a。2)大风天气过程多出现在春季,占大风总日数的64.3%,秋季最少,仅占10.2%。3)大风日数月变化呈双峰型:1—3月增加,4—8月回落,9—11月又上升,12月再减少。3月大风频率最高,占全年的29.6%,1月近30a未出现过大风。4)设施大棚风灾风险呈中部高东西低的分布格局,主要是因为气流越过中条山脉在其陡峭的西坡倾泻而下产生了强烈的下击气流。

关键词： 短期负荷预测   经验模态分解   CNN-BiLSTM   自注意力机制  

摘要： 为了提高短期电力负荷预测的精度和运算效率,提出了一种基于聚类集合的经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、自注意力机制(Self-Attention,SAM)及双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合预测模型。该模型利用EMD算法和K均值聚类算法将电力负荷数据分解与分组,并选取最优聚类分组数。随后,将各组数据送入CNN-BiLSTM自注意力机制神经网络中进行预测并融合得到完整的负荷数据。实验结果显示,所提方法的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别仅为3.436、1.049%和4.606,相较于传统算法,该模型在预测精度和效率上均有显著提升。

关键词： 图神经网络   自适应邻接矩阵   注意力机制   多图融合   交通预测  

摘要： 由于复杂的时空相关性和非线性的交通模式,实现精确的预测仍然是一个挑战。针对于此,本文提出了一种新颖的多变量时间序列预测框架(MSTGCN+AL),尝试使用多图神经网络进行预测。引入2种新的图类型,一是通过自适应邻接矩阵得到自适应邻接图,能更好地获取交通节点之间的位置关系;另一个是潜在图,通过使用全局变量拟合三角函数,可以更好地从交通数据中提取周期性和上下文信息。为了对齐图节点及其时间戳,采用了一个基于注意力机制的多图融合模块,包括多图空间嵌入、空间注意力和图注意力。为了验证本文方法的有效性,在METR-LA数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提MSTGCN+AL模型在预测性能上表现更佳。

关键词： 心电图   高血压   急性脑梗死   预后不良  

摘要： 目的探讨心电图改变与老年急性脑梗死(ACI)伴高血压患者预后不良的关系。方法选取老年伴高血压的ACI患者132例,另同期选取性别、年龄、高血压病程相匹配的不伴ACI的单纯性高血压患者132例为对照组,所有患者进行心电图检查,比较两组心电图异常率。根据入院后30 d时的改良Rankin量表(mRS)评分将观察组分为预后良好组、预后不良组。比较观察组不同病情程度、梗死面积、预后患者心电图异常率,并采用Logistic多元回归分析心电图改变与老年伴高血压ACI患者预后不良的关系。结果观察组心电图异常发生率明显高于对照组(P<0.05);重型组心电图异常发生率均明显高于中型组和轻型组(P<0.05),中型组心电图异常发生率明显高于轻型组(P<0.05);大面积梗死组心电图异常发生率均明显高于小面积梗死组和腔隙梗死组(P<0.05),小面积梗死组心电图异常发生率明显高于腔隙梗死组(P<0.05);心电图异常组预后不良发生率明显高于心电图正常组(P<0.05);年龄71~85岁,缺血性ST-T改变、QTc延长、心律失常、重度病变、大面积梗死、发病至入院时间长均是老年伴高血压的ACI预后不良的危险因素(P<0.05)。结论心电图缺血性ST-T改变、QTc延长、心律失常是老年伴高血压的ACI患者预后不良的危险因素。

关键词： 初中数学   函数教学   新课标   核心素养   结构化  

摘要： 为了落实“确立核心素养导向的课程目标”“设计体现结构化特征的课程内容”等新的课程理念,初中函数教学要着力培育“发现变量”的眼光,持续发展“由数想形”的意识,科学认识“概念形成”的逻辑,整体建构“函数主题”的框架。

关键词： 数学建模   三角函数   解题方法  

摘要： 数学建模是高中数学的六大核心素养之一,同时也是高中数学的一个重要解题思想.作为数学核心素养,数学建模是对现实问题进行数学抽象,搭建数学与外部世界联系的桥梁.作为解题思想,不光是利用数学知识模型解决实际问题,同时也是借助数学知识模型解决不同数学问题的思想方法.本文以三角函数实例展开研究,从两个方面探究数学建模解题实践:利用三角函数模型解决实际问题和利用三角函数模型解决几何问题.

关键词： 高考试题   命制   启示  

摘要： 高考试题的命制依据学业质量标准和课程内容,与课标要求保持高度的一致性。深入探究高考试题命制的意图,可以有效促进教师的专业发展,对解题教学起到积极的引导作用。