公开(公告)号：CN117951311A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410224157.6

申请日：2024-02-29

Applicant: 安徽工业大学科技园有限公司

Inventor： 徐新卫 ,  韩业 ,  金玉 ,  陈荣凯 ,  刘畅 ,  王占杰

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/23 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及数据更新技术领域，具体为一种基于知识图谱的动态数据更新方法，包括以下步骤：S1、接收上报的数据，对每个数据项进行初步分类；S2、为每个数据项分配一个唯一标识符，记录状态映射到知识图谱节点；S3、将数据存储在临时缓存区，使用哈希表管理；S4、在缓存中对数据进行分组和管理；S5、根据条件出发数据的批量处理；S6、执行数据映射和增量更新操作。本发明通过以上步骤，不仅保证数据的准确性和知识图谱的一致性，而且减少了处理时间和资源消耗，此外，数据验证、删除过时数据和定期备份等步骤进一步提高了数据的可靠性和安全性，本发明大大提高了处理动态数据的效率，确保知识图谱始终保持最新状态。

公开(公告)号：CN115545156A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211164312.7

申请日：2022-09-23

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 徐新卫 ,  邰伟鹏 ,  陶飞 ,  金玉 ,  韩业 ,  陈荣凯

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种变结构的集群学习网络用户意图辨识方法，涉及数据分析技术领域，自适应地增加网络节点数量、增加其他预模式网络协同辨识方式实现一种变结构的集群网络辨识。对各个预模式进行学习训练，在针对特定的输入和设定的阈值下进行预模式响应竞争，其结果与辨识的阈值比较，如果不满足辨识要求，则调整网络结构。其中调整结构包括两种方式：其一增加参与辨识的网络数量，在一致性的限制下按照集群学习的平均法作为辨识的输出；其二以特定模式的最优输出作为教师样本来训练其它模式网络，以达到知识共享、提高辨识的效率和精度。实验仿真和结果分析表明，预模式可生长神经网络在用户意图发现与辨识中具有高效性和自适应性并有很好的应用前景。