weixin_45548638的博客

综合运用列车运维产生的实时数据和历史数据，提取智能诊断模型，对车载设备运行状态进行监控和预测，是建立高速列车智能诊断和故障预测系统的思路和方法．以转向架关键轴承的可靠性监测和故障预警作为案例，系统阐述了该方法在轨道交通装备故障预测方面的应用．通过对比轴承监测系统记录的原始数据和诊断模型的预测结果，验证了该研究对于提高高速列车运行安全的重要意义和有效性．高速列车运维的长期实践表明，整体框架和建模方法对于现阶段建立系统的、分层次的高速列车智能诊断和故障预测系统具有现实的指导意义，在提高列车检修效率方面起到重要作用

为提高网络异常故障诊断能力，提出基于大数据分析和故障谱特征提取的网络异常故障率智能预测方法。采用相关性频谱特征检测方法进行网络故障异常数据采集，对采集的网络故障信息特征量进行匹配滤波，采用自适应波束形成方法对网络的故障大数据进行波束聚焦处理，对提取的网络故障大数据采用模糊聚类方法进行故障分类识别，在大数据下实现网络异常故障率智能预测。仿真结果表明，采用该方法进行大数据下网络异常故障率智能预测的准确度较高，故障诊断能力较强。

由于人工客服面临高成本、高负荷的问题，现代企业需要更加高效、准确的智能客户服 务系统。文章提出了一种基于知识图谱构建知识库的方法，结合客服知识库与基于图谱的 知识检索技术，设计了智能客服系统技术方案。通过分析该系统与传统客服系统的差异，论 证了该系统在企业中的应用前景和技术优势。目前该系统已在深圳供电局掌上营业厅实际 应用，有效提高了智能客服系统的建设效率与应用效果。

阐述大规模知识图谱及其典型应用，分析其所面临挑战及对策，展望其发展趋势。［方法/ 过程］ 采用网络调查法、内容分析法系统梳理、阐述大规模知识图谱及其典型应用，所面临挑战及对策、发展趋势。 ［结果/结论］ 大规模知识图谱典型应用为语义搜索、深度问答、智能推荐等; 面临特征知识表示、知识缺失、知识更 新、功能全面性等挑战; 向特色化、开放化、智能化方向发展

随着医疗大数据时代的到来，知识互联受到了广泛的关注．如何从海量的数据中提取有用的医 学知识，是医疗大数据分析的关键．知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手 段，知识图谱与大数据技术、深度学习技术相结合，正在成为推动人工智能发展的核心驱动力．知识图谱 技术在医疗领域拥有广阔的应用前景，该技术在医疗领域的应用研究将会在解决优质医疗资源供给不 足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用．目前，针对医学知识图谱的研究还处于探索阶 段，现有知识图谱技术在医疗领域普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题．首先针对医疗领域大数据 专业性强、结构复杂等特点，对医学知识图谱架构和构建技术进行了全面剖析；其次，分别针对医学知识 图谱中知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理这４个模块的关键技术和研究进展进行综述，并对这 些技术进行实验分析与比较．此外，介绍了医学知识图谱在临床决策支持、医疗智能语义检索、医疗问答 等医疗服务中的应用现状．最后对当前研究存在的问题与挑战进行了讨论和分析，并对其发展前景进行 了展望．

为支撑未来战争的智能化作战能力，网络信息体系需要在人工智能领域进行深入的研究和 探索。鉴于知识图谱在知识组织和高效利用的优势，本文以知识图谱为切入点，研究网络信息体系 知识本体的构建方法，以知识的运用为核心设计网络信息体系的数据、业务、系统、技术架构等4 个 核心参考架构，并对知识图谱在军事中的应用进行初步的分析和探讨。

为把握军事物流学术研究现状，利用CiteSpace 软件，对CNKI 中国知网收录的军事物流期 刊论文进行文献计量分析，绘制出论文发表的时间分布图和关键词共现知识图谱，综述军事物流采 购、仓储、运输和配送等主要环节研究情况。依据Web of Science 核心合集收录的军事物流论文， 分析国外军事物流研究概况。研究表明，军事物流系统、信息化物流和智能物流等研究方向正成为 热点和趋势。