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申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261245A
主分类号：G06N5/025
分类号：G06N5/025;G06F18/213;G06F18/27;G06F40/295;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：雷达辐射源知识图谱补全的方法、系统、设备及介质，其方法为：构建雷达辐射源知识图谱；对雷达辐射源知识图谱中路径特征进行抽取；遍历雷达辐射源知识图谱，提取指定维度的路径特征向量；将得到的路径特征向量在逻辑回归模型中用二阶优化过程和二项对数似然损失函数训练；选择两个实体查看预测的各关系概率；将训练结果保存；对选定的两个实体预测的各关系概率，设置阈值，验证关系的合理性，补全雷达辐射源知识图谱；其系统、设备和介质，基于上述方法解决雷达辐射源知识图谱中存在的不完整性问题，通过知识表示学习中的嵌入式模型和图推理中的改进路径排序方法结合，从而更准确地预测和补全雷达辐射源之间缺失的关系；本发明不仅充分考虑了知识图谱中的结构性信息，还融合了实体和关系的语义信息，显著提升了关系预测的准确性和知识图谱补全的效率。
主权项：1.一种雷达辐射源知识图谱补全的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建雷达辐射源知识图谱；对雷达辐射源知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示，得到嵌入向量，利用TransE模型训练嵌入向量，根据结果给每个关系赋予一个基于余弦相似度相关性权重；步骤二、对雷达辐射源知识图谱中路径特征进行抽取，引入长短期记忆网络LSTM自动学习和提取路径特征，同时引入注意力机制为每个路径分配步骤一中的权重，表示该路径对于预测任务的重要程度；遍历雷达辐射源知识图谱，提取指定维度的路径特征向量；步骤三、将步骤二得到的路径特征向量在逻辑回归模型中用二阶优化过程和二项对数似然损失函数训练；选择两个实体查看预测的各关系概率；随后，将训练结果保存；步骤四、对步骤三选定的两个实体预测的各关系概率，设置阈值，验证关系的合理性，补全雷达辐射源知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 雷达辐射源知识图谱补全的方法、系统、设备及介质
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