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复杂性

1099 - 0526<我年代年代npub-type="ppub"> 1076 - 2787

Hindawi

10.1155 / 2020/6637375

6637375

研究文章

协作智能环境感知和任务控制的科研人员在语义知识框架基于复杂理论

赵

Jingfeng

https://orcid.org/0000 - 0002 - 1689 - 7209

李

严

Zhihan

学院的管理和经济

中国北方大学水资源和电力

郑州450000

河南

中国

ncwu.edu.cn

2020年

30. 12 2020年

2020年 23 10 2020年 20. 11 2020年 11 12 2020年 30. 12 2020年

2020年

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

在传统的科学研究和生产活动中,由于缺乏足够的沟通和研究人员之间的交流,科研资源的浪费现象不时发生,这阻碍了科研产出的效率。基于语义知识框架的设计原则,提出了本体的定义和语义关系协作系统的科学研究。本文建立了协作之间的语义知识框架研究人员通过分散的语义信息交换体系结构。在本文中,通过实验验证了模型的仿真并与其他交换架构。实验的结果证实了基于语义知识的语义信息交换架构提出了10.39%的速度比传统的集中式方法的数据量;数据节点的角度下的施工速度是12.84%高于传统集中式的施工方法;主题查询速度是36.84%高于传统的集中方法;谓词的查询速度是31.58%高于传统的集中方法。实验结果证实,语义信息交换体系结构基于语义知识框架是可行的,并具有优良的性能方面的建设速度和查询速度。背景下,研究人员越来越依赖于协作技术与其他成员交互,本文具有一定的参考价值和探索价值,提出一个新的想法集团合作的制度框架下的语义知识。

1。介绍</t我tle><p>随着信息时代的到来,尤其是网络技术的发展,计算机支持的协作技术,现代科学技术的学术环境已经改变了。跨学科和学科之间的渗透是现代科学的一个显著特征,也是科学研究的主要方向。由于复杂性和专业化的科研任务,它是比较困难的人员完成科研任务依赖于个人知识储备(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>]。任务领域的科学研究应该基于团队合作。作为一个高效的组织形式的科学研究、合作研究将成为一个有效的方法来提高科研效率,降低研究成本,加强学术交流,促进学术创新。同时,它阻碍了信息用户的快速发展。作为一种特殊的用户来说,研究者的行为不同于其他信息用户的信息。科研人员的本质不是为了获取大量的信息,但获取信息,解决问题。在传统的科学研究和生产活动中,由于缺乏足够的沟通和研究人员之间的交流,科研资源的浪费现象不时发生,这阻碍了科研产出的效率。而言,一个孤立的科研环境、协作科研合作已经成为必要的(<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xref>]。</p><p>艾伦等人的研究表明,合作研究已经成为许多科学领域的知识生产的支柱,被提升为一个方法来提高质量的科学研究、资源利用率,和影响。但他没有做更深入的研究,主要结论是不全面的<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xref>]。在合作研究的动机方面,博茨等人分析了实验研究和理论研究的区别,得出的结论是,专业分工的差异的主要因素,促进了合作研究。研究项目的过程中,更容易获得知识和经验的新合作伙伴比掌握新知识。从合作伙伴获得知识资源可以提高科研效率和输出。由于缺少在研究项目中选择比较对象,结论不能作为参考依据(<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>]。同时,学者们也注意到场景的影响因素对合作研究和发展。Berbegal对合作研究与合作的影响表明,区域文化、经济和政治因素是影响合作研究的主要因素,而合作的程度随的增加空间和地理研究伙伴之间。然而,他并没有列出详细的数据,导致他的研究结论是不严格的<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>]。此外,交通和通讯技术也是影响因素之一的合作研究。便利的交通条件和便利通信技术消除该地区带来的合作障碍,而且大大减少了科学研究的成本,它提供了有利条件之间的协同合作与学术交流的科学研究。</p><p>本研究突破纯理论的行为的讨论,理论分析的基础上,辅以实际应用的调查和分析,结合理论和实践,关注用户的协作信息行为在合作研究环境中,并以合作研究环境为背景,基于语义知识框架,环境感知系统的语言、协作架构,研究人员的知识框架。最后,语义知识框架的可行性验证了仿真实验。</p></年代ec><年代ec id="sec2"> <title>2。小组协作体系结构的理论基础,智能环境感知和语义知识框架</t我tle><年代ec我d="sec2.1"> <title>2.1。智能环境感知</t我tle><年代ec我d="sec2.1.1"> <title>2.1.1。卷积神经网络</t我tle><p>CNN是一个重要的模型深入算法。这是一个非线性数学模型和自适应处理信息,它由大量的独立计算节点。适用于处理数据网格结构(如图像组成的二维像素网格)。CNN结构类似于安,主要分为三个部分:输入层外的接收信号和数据模型和接收CNN的原始图像信息作为输入;隐藏层对输入数据执行非线性映射,形成不同层次的数据的特征;和输出层输出离散或连续的数据处理结果(<xref ref-type="bibr" rid="B6"> 6</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xref>]。根据安,CNN介绍稀疏连接,重量共享,将采样技术实现分层处理视觉信息。</p><p>如图<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>CNN模型有多种结构,包括卷积层,将采样层,和激活层。卷积层、汇聚层、和激活层是三种基本结构组成编码和非线性映射功能模块实现功能。多个功能模块形式深模型实现的抽象表达特性。最后,类标签和概率输出通过完整的连接层和损失层(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B9"> 9</xref>]。</p><f我g id="fig1"> <label>图1</label> <p>CNN的模式结构。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.001"></graphic> </fig> <p> <italic> (1)卷积和激活</我talic>。卷积操作可以被视为一个线性加权和的操作过程的二维图像。在这个时候,被称为卷积内核使用的权重矩阵。与致密连接的神经元在安,CNN的卷积核是二维图像,与一个特定的地区和价值加权和激活后对应的像素值的新特性图(<xref ref-type="bibr" rid="B10"> 10</xref>]。CNN的卷积操作如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mi> f</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 米</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi> ∗</mml:mi> <mml:msubsup> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mi> b</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我talic> f</我talic>层指数;<我talic> x</我talic>是功能图,它是一个二维矩阵;<我talic> 我</我talic>和<我talic> j</我talic>分别代表输入和输出特性映射的索引。具体地说,<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>是<我talic> j</我talic>这一层的th输出特性图;<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi> ∗</mml:mi> <mml:msubsup> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>卷积操作的输出特性图的上层通过内核<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:msubsup> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>;<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 米</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>是所有输入特征图的遍历操作;<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>卷积操作;<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:msubsup> <mml:mi> b</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>偏移的方向;和<我talic> f</我talic>是激活函数。</p><p>活化层的主要功能是实现CNN的非线性变换。激活函数有许多变化,如乙状结肠函数、双曲正切函数,和relu功能。目前,relu激活函数常用的稳定误差传播的优点不同大小的输入,避免了梯度爆炸或分散。此外,激活函数响应负输入为零,可以实现稀疏连接的网络<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>]。</p><p><我talic> (2)池</我talic>。池层也称为抽样层越低,和常见的马克斯池,池、平均和最小池。池层地图可以降低空间分辨率的特性,以减少网络规模,加快网络训练,减少过度拟合,使有强壮的平移和缩放不变性的特性对不同输入(<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>]。池操作的一般表达式如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (2)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mi> f</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:mtext> 下来</mml:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mi> b</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mtext> 下来</mml:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> ·</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>是图的分区计算运行特性,如功能图划分成<我talic> n</我talic>×<我talic> n</我talic>网格和计算总和,最大值和最小值的每个部分。<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:msubsup> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>网格元素的权重参数;1是最大的池;1 /<我talic> 年代</我talic>被平均池(<我talic> 年代</我talic>=<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>×<我talic> h</我talic>,在那里<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>和<我talic> h</我talic>分别池内核大小);和<我talic> f</我talic>是激活函数。</p></年代ec><年代ec id="sec2.1.2"> <title>2.1.2。MobileNet</t我tle><p>米obileNet是一个轻量级CNN模型设计的嵌入式硬件平台。通过引入一层深度分离卷积,卷积的标准分解为深度的结合卷积只从单一通道提取特征并指出卷积融合所有频道信息,从而大大减少了数量的参数,实现模型的加速度(<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xref>]。输入通道的数量<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,输入特征图的大小<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>和<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>。相应的输出通道数量和尺寸特征层<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>和<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,分别。如果卷积核的大小<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,标准的数量是由卷积乘法操作<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>深卷积是一个特例,块的数量等于块卷积的通道数量:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>深卷积在不同的渠道是独立的,所以有一个问题,信息不流之间的通道。在MobileNet,不同频道信息相结合的形式指出卷积之间通道:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq5"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>当标准被分离卷积,卷积模型的压缩比<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq6"> <mml:mtd> <mml:mtext> (6)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> h</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>一般来说,CNN的卷积核大小结构3×3,和输出的数量特征层<我nl我ne-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>常大。根据公式(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq6"> 6</xref>),当标准操作被分离卷积,卷积模型参数和乘法操作的压缩比是1/8∼1/9。</p><p>的设计非常类似于VGGNet MobileNet网格结构。地图减少单调的空间分辨率特性,和渠道单调增加的数量。决议时减少一半,功能层的数量翻了一番。差异如下:<l我年代t><l我年代t-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>MobileNet取代了标准的卷积VGGNet深分离卷积</p><l我年代t-item> <label>(2)</label> <p>MobileNet不设置池层但减少了空间分辨率特性映射的卷积步长为2</p></l我年代t-item> <list-item> <label>(3)</label> <p>MobileNet取代了两个完整链接层VGGNet 4096×4096、4096×1000 7×7平均池层,实现进一步压缩模式<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]</p></l我年代t-item> <p></p> </sec> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。语义知识框架的原理设计</t我tle><年代ec我d="sec2.2.1"> <title>2.2.1。语义知识框架</t我tle><p>语义知识框架可以被视为哲学的分析方法。分析方法有一个基本要素和两个核心。基本元素的概念。第一个核心概念之间的关系。第二个核心是通过概念之间的关系来实现推理功能。第二,语义知识框架可以存储和表示形式的计算机知识和概念。最后,语义知识框架还可以用于知识处理,如识别、推理、查询、知识一致性维护、场景微积分,和规划,实现知识融合、知识提取、知识发现、自然语言生成和其他功能(<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>]。</p><p>语义知识框架可以用来描述任何东西之间复杂的关系,但这种描述是基于一系列的基本语义关系。基本语义关系复杂的语义知识框架的基本元素。基本的语义关系不同的和灵活的。如图<xref ref-type="fig" rid="fig2"> 2</xref>下面是一些常用的关系。</p><f我g id="fig2"> <label>图2</label> <p>语义知识框架的架构图。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.002"></graphic> </fig> <p> <italic> (1)语义关系</我talic>。语义关系一般描述事物之间的一般关系,包括是一种和实例。</p><p>是一个意味着有一件事是另一个的一个实例。它可以表示为“…这是一个例子。“举个例子,如果一个地质研究员被视为一个类和地质勘探技术人员属于类,地质勘探技术是地质研究的一个例子。</p><p>一种意味着有一件事是一种类型的另一个“这是…。比是一个“赤穗是一个更大的范围。它通常并不代表特定的人之间的关系,但表示类之间的关系。赤穗通常用于建立子类和父类之间的关系。例如,地质研究人员一个子类,科学研究是一个父类,地质研究人员和研究人员之间的语义关系可以表示为赤穗。</p><p>实例关系是相反的是一个关系,这意味着一个东西是另一个实例。</p><p><我talic> (2)属性关系</我talic>。属性关系通常指事物之间的关系和它们的属性。任何对象的任何类都有一个或多个属性,每个属性和对应于一个值。因此,将会有一个相应的属性和值的组合。常用的属性是一个句子的谓语动词或关系。例如,,,。</p><p>意味着事情有一定的属性关系,即表示为“。”</p><p>能意味着事物的某些属性之间的关系,可以表示为“可以”或“将”。</p><p>是没有具体表示形式,可以理解为各种各样的关系。如果有多个与其他事物或属性之间的关系,他们通过是可以连接。</p><p><我talic> (3)其他关系</我talic>。在现实世界的关系是非常复杂的。除了上面的语义关系和属性关系,有很多种东西和事物间和属性之间的关系。的另一个主要的关系是包含的关系、时间关系、位置关系和相似性的关系(<xref ref-type="bibr" rid="B17"> 17</xref>]。</p><p>包含关系代表了整体与部分之间的关系。包含关系和属性之间的差别是包含关系可以被继承的关系,它属于整体的一部分,但它的所有属性。包容的关系可以被描述为局部或组成的。</p><p>时间关系代表的事件序列。例如,意味着前一个事件必须发生在一个特定的事件发生;意味着一个事件发生的同时,另一个事件;之后,只意味着一个事件可以发生在一个特定的事件发生。</p><p>在太空中位置关系表示事物之间的关系。如果前面有一件事是另一个的位置,它可以表示为Location-front;如果有另一个女人的身后,它可以被Location-behind表示。</p></年代ec><年代ec id="sec2.2.2"> <title>2.2.2。知识图</t我tle><p>知识地图是一个语义网络,可以形成推理语义知识网络的连接不同的语义实体根据变化(关系)。表现形式是一个图形化结构。事实上,知识地图的施工过程包括以下几点:整合的形式语义知识和数据清洗形成异构数据源,通过提取关系建立的关系模型,最后建立一个有向图结构的数据库,它可以反映实体之间的语义关系(<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>]。知识地图是基于视觉的查询查询。知识通过输入信息并不是大量的网页获得的字符串匹配,但结构化知识,用户真正需要的东西。</p></年代ec></年代ec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。群体智能算法</t我tle><年代ec我d="sec2.3.1"> <title>2.3.1。布谷鸟搜索算法</t我tle><p><我talic> (1)征税</我talic>。莱维分布是一种连续概率分布。这些信件<我talic> δ</我talic>,<我talic> α</我talic>,<我talic> µ</我talic>,<我talic> β</我talic>代表的规模、特征指数、位移和偏态参数,分别为:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq7"> <mml:mtd rowspan="3"> <mml:mtext> (7)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> κ</mml:mi> <mml:mo> ;</mml:mo> <mml:mi> μ</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mi> F</mml:mi> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> ;</mml:mo> <mml:mi> μ</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="true"> ∫</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ∞</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> e</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> ;</mml:mo> <mml:mi> μ</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 经验值</mml:mi> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> u</mml:mi> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mfrac> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> ω</mml:mi> <mml:mo stretchy="true"> ¯</mml:mo> </mml:mover> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> ω</mml:mi> <mml:mo stretchy="true"> ¯</mml:mo> </mml:mover> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 棕褐色</mml:mi> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> π</mml:mi> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mtext> 如果</mml:mtext> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> ≠</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 2</mml:mn> <mml:mi> π</mml:mi> </mml:mfrac> <mml:mi mathvariant="normal"> ln</mml:mi> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mtext> 如果</mml:mtext> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1。</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>利维的概率密度函数分布有关<我talic> α</我talic>特征指数和<我talic> β</我talic>偏态参数。当<我talic> α</我talic>和<我talic> β</我talic>取不同的值,它们可以表达的不同分布函数(如正态分布、柯西分布和利维分布)。</p><p>当<我talic> α</我talic>= 2,高斯分布函数如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq8"> <mml:mtd> <mml:mtext> (8)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> p</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mn> 4</mml:mn> <mml:mi> π</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msqrt> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mi mathvariant="normal"> 经验值</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:mn> 4</mml:mn> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>当<我talic> α</我talic>= 1,<我talic> β</我talic>= 0,这是由柯西分布函数表示:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq9"> <mml:mtd> <mml:mtext> (9)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> p</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1,0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mi> π</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>当<我talic> α</我talic>= 1/2,<我talic> β</我talic>= 1,所表达的是莱维分布函数:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq10"> <mml:mtd> <mml:mtext> (10)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> p</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> <mml:mi> π</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msqrt> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mi mathvariant="normal"> 经验值</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> ≥</mml:mo> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mn> 0。</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>利维飞行跳的等待时间长度服从幂律分布函数:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq11"> <mml:mtd> <mml:mtext> (11)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtext> 莱维</mml:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ∼</mml:mo> <mml:mi> μ</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi class="cond"> </mml:mi> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mn> 2。</mml:mn> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>有两个主要元素在征收飞行,移动方向和步长<我talic> 年代</我talic>。在Mantegana定律,步长的定义<我talic> 年代</我talic>如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq12"> <mml:mtd> <mml:mtext> (12)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> u</mml:mi> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mi> ε</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> v</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我talic> μ</我talic>和<我talic> ν</我talic>服从标准正态分布,<我talic> β</我talic>= 1.5。<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq13"> <mml:mtd> <mml:mtext> (13)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> ε</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> Γ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi mathvariant="normal"> 罪</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> π</mml:mi> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> Γ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mi> β</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> </sec> <sec id="sec2.3.2"> <title>2.3.2。聚类算法</t我tle><p>在k - means算法误差的平方和作为划分标准:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq14"> <mml:mtd> <mml:mtext> (14)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> E</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munderover> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mi> K</mml:mi> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> μ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>K-mediods聚类算法使用实际的数据点作为聚类中心和以绝对误差为:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq15"> <mml:mtd> <mml:mtext> (15)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> E</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munderover> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> </sec> <sec id="sec2.3.3"> <title>2.3.3。密度峰值的快速搜索算法</t我tle><p>为每个数据点<我talic> 我</我talic>,DPC算法需要计算它的局部密度<我talic> ρ</我talic><sub> <italic> 我</我talic></sub>和它的距离<我talic> δ</我talic><sub> <italic> 我</我talic></sub>。当一组数据点大,当地的密度<我talic> ρ</我talic><sub> <italic> 我</我talic></sub>的数据点<我talic> 我</我talic>是由以下公式计算:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq16"> <mml:mtd> <mml:mtext> (16)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> ρ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi> χ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我talic> X</我talic>(<我talic> x</我talic>)是由<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq17"> <mml:mtd> <mml:mtext> (17)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> χ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:mn> 0。</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>当一组数据点很小,计算数据点的局部密度指数内核:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq18"> <mml:mtd> <mml:mtext> (18)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> ρ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> e</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>数据点的距离计算公式<我talic> 我</我talic>如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq19"> <mml:mtd> <mml:mtext> (19)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> δ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:munder> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 最小值</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mo> :</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> ρ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> ρ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>为当地密度最大的数据点<我talic> 我</我talic>距离公式如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq20"> <mml:mtd> <mml:mtext> (20)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> δ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:munder> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 马克斯</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:munder> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> </sec> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。仿真实验设计</t我tle><年代ec我d="sec3.1"> <title>3.1。小组合作架构</t我tle><p><l我年代t> <list-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>简介:组织架构的设计水平和相关函数的系统中每个单元,每个单元的基础结构设计(<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>]。单元的结构决定的分配任务,信息流动的内容,和任务执行的特定阶段。组织架构的设计应遵循以下原则:<l我年代t><l我年代t-item> <label>(一)</label> </list-item> </list></p> <p>明确的层次:层次关系包括两个部分:组级别和内部操作级别。一个清晰的层次关系有助于计划和每个单元集成到系统独立;内部功能单元的层次结构有利于系统的标准化设计和方便调整,扩大系统(<xref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xref>]。</p><l我年代t-item> <label>(b)</label> <p>合理的函数分布:有必要作出合理规划系统中不同层次的功能,以避免一些函数过于复杂和其他相对单一。否则,它不仅会影响系统的整体性能,还降低了执行效率,由于大量的数据处理,导致一些系统单位的瘫痪。</p></l我年代t-item> <list-item> <label>(c)</label> <p>高效的信息传输,信息传播的内容和形式之间的单位和操作模块的设计应充分考虑系统结构。在单位,信息的标准化和总结的设计过程对提高执行效率具有重要意义,降低系统的成本。</p></l我年代t-item> <p></p> <list-item> <label>(2)</label> <p>如图<xref ref-type="fig" rid="fig3"> 3</xref>集团合作的组织形式可分为集中、分散和分布。</p></l我年代t-item> <p></p> <sec id="sec3.1.1"> <title>3.1.1。集中控制结构系统</t我tle><p>系统由一个主控制单元控制,这是一个自上而下的分层控制结构规划和决策。主控制单元的数量和复杂性决定所需的时间响应系统和决策行为的质量(<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>]。主控制单元负责任务的动态分配和潜在的资源规划和协调各个岗位之间的竞争与合作。该系统易于管理、控制和程序。</p><f我g id="fig3"> <label>图3</label> <p>组织形式图集团合作。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.003"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec3.1.2"> <title>3.1.2。分散控制结构系统</t我tle><p>系统中每个人有平等的关系,有一个高度自治的智能,独立处理信息,设计、决策、执行自己的任务,与其他单位协调他们的行为没有中央控制单元(<xref ref-type="bibr" rid="B23"> 23</xref>]。结构具有良好的灵活性、可伸缩性和可靠性,但通信需求很高和多边谈判的效率很低。因此,很难或无法保证全球目标的实现。</p></年代ec><年代ec id="sec3.1.3"> <title>3.1.3。分布式控制结构系统</t我tle><p>这种结构的产品分散水平交互和集中垂直控制的结合。它是由一组独立,完全平等,没有逻辑的主从关系和自律。根据预定义的协议,根据系统目标,状态,和自己的状态,能力,资源,和知识,每个单元使用通信网络相互磋商和谈判来确定各自的任务,协调他们的活动,实现资源的共享,知识,信息,和功能,合作完成共同任务实现总体目标。在这种系统中,每个单元在结构和功能上是相互独立的,他们都通过网络相互通信以同样的方式,具有良好的封装,因此系统具有良好的容错性,开放性和可伸缩性(<xref ref-type="bibr" rid="B24"> 24</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B25"> 25</xref>]。</p></年代ec></年代ec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。实验数据集</t我tle><p>在本文中,我们建立一个分散的系统win10 6节点的环境。该协议包括超文本传输协议和对等。ArchiveHub数据集用于实验。数据集的大小是72 m,物质的量是107219,受试者的数量是51385,唯一的谓词的数目是143,独特的对象的数量是104389,三元组的数量是432142。在这篇文章中,数据收集被瓜分成六部分,名叫X1∼X6,构造一个各自的知识地图为每个数据收集和保存它在六个节点。</p><p>表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>显示了六个数据集的基本信息。在随后的比较实验,建设的趋势和查询时间的趋势有关独特的实体的数量。它可以更直接反映了系列环物理连接的过程中构建全球知识地图,和一份XL-X6复制选中的节点信息。</p><table-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>实验数据收集基本信息。</p><table> <thead> <tr> <th align="left">数据收集</th><thalign="center">文件大小</th><thalign="center">独特的物质的数量</th><thalign="center">三个一组的数量</th><thalign="center">独特的课程数量</th><thalign="center">独特的谓词数量</th></tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">X1</td><tdalign="center">5.8</td><tdalign="center">16875年</td><tdalign="center">29746年</td><tdalign="center">6971年</td><tdalign="center">14082年</td></tr> <tr> <td align="left">X2</td><tdalign="center">6.9</td><tdalign="center">21538年</td><tdalign="center">39910年</td><tdalign="center">9285年</td><tdalign="center">13369年</td></tr> <tr> <td align="left">X3</td><tdalign="center">9.4</td><tdalign="center">20364年</td><tdalign="center">54189年</td><tdalign="center">2614年</td><tdalign="center">20871年</td></tr> <tr> <td align="left">X4</td><tdalign="center">15.7</td><tdalign="center">29483年</td><tdalign="center">79852年</td><tdalign="center">4536年</td><tdalign="center">27259年</td></tr> <tr> <td align="left">X5</td><tdalign="center">16.1</td><tdalign="center">40576年</td><tdalign="center">101987年</td><tdalign="center">12857年</td><tdalign="center">30364年</td></tr> <tr> <td align="left">X6</td><tdalign="center">18.9</td><tdalign="center">43295年</td><tdalign="center">123948年</td><tdalign="center">14921年</td><tdalign="center">30428年</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。验证测试</t我tle><p>构建模块验证实验:随机选择几个实体模块建设。在这个过程中,我们可以探索和验证的建设影响语义信息交换系统通过查看时期实体模块之间的连接。与物理资源self3810作为一个例子,self3810指向数据集X2(端口号8002)节点的连接信息表中数据集X1(端口号是8001)位于和节点的连接信息表中数据集X2(端口号8002)指向数据集X3(端口8003)。数据集X3(连接信息表与端口号80031)指向数据集X1(端口8001)。从上面的结果,实体资源self3810形式链接循环三个节点的系统,和链接周期趋势如下:第二大节点下一个节点指向当前节点。</p></年代ec></年代ec> <sec id="sec4"> <title>4所示。比较不同方法的测试结果</t我tle><p>本文主要从两个方面进行实验:语义知识框架的建设速度和查询速度。</p><年代ec我d="sec4.1"> <title>4.1。建设率比较(数据量的角度)</t我tle><p>施工速度的对比实验设计与集中建设系统从两个维度的数据大小和节点数量大小。</p><p>如图<xref ref-type="fig" rid="fig4"> 4</xref>和表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>从数据量的角度来看,建筑的其他方法和语义系统相比,本文提出的知识框架。采取三个节点作为一个群体,逐渐增加的数据量来观察相应的集中式系统和分散式系统的性能。从数据可以得出结论<l我年代t><l我年代t-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>随着数据量的增加,施工时间集中和分散的知识地图将显示一个缓慢的上升趋势。施工过程的一个非常重要的部分知识地图是数据传输,连接,和施工时间主要是增加数据传输连接的部分。因此,由于数据量的增长,建设的时间集中系统和分散式系统也将相应增加。</p><l我年代t-item> <label>(2)</label> <p>根据图<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>,当数据集的规模很小,拟议中的语义知识框架体系的建设速度低于传统的施工方法。但是,随着数据的增加,语义知识框架体系逐渐显示其优势。原因是传统方法所构成的系统需要传输所有数据集,但为了保护每个节点的信息,该系统只传递独特的实体集。为什么早期的建设系统的速度提出了慢比传统方法是空节点需要发送回每个节点生成的信息,这需要很多时间。</p></l我年代t-item> <p></p> <fig id="fig4"> <label>图4</label> <p>率比较(数据量)。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.004"></graphic> </fig> <table-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>率比较(数据量)。</p><table> <thead> <tr> <th align="left"></th> <th align="center">AH1 2 3</th><thalign="center">AH2、3、4</th><thalign="center">AH3 4 5</th><thalign="center">AH4 5 6</th></tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">分散的</td><tdalign="center">2784年</td><tdalign="center">3129年</td><tdalign="center">3926年</td><tdalign="center">4089年</td></tr> <tr> <td align="left">集中1</td><tdalign="center">3632年</td><tdalign="center">3775年</td><tdalign="center">3851年</td><tdalign="center">3967年</td></tr> <tr> <td align="left">集中2</td><tdalign="center">2564年</td><tdalign="center">2941年</td><tdalign="center">3472年</td><tdalign="center">3845年</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> </sec> <sec id="sec4.2"> <title>4.2。建设率比较(数据节点的角度)</t我tle><p>如表所示<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>和图<xref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xref>,本文比较了建筑的传统方法与系统提出了语义知识框架。随着越来越多的节点,集中系统和分散式系统的性能。从数据可以得出结论<l我年代t><l我年代t-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>从总体趋势,随着节点数量的增加,施工时间集中和分散的语义知识框架将显示一个上升趋势。由于语义知识框架的建设需要节点之间的连接和数据传输,与节点的数量的增加,集中式和分散式系统的建设时间会相应增加。</p><l我年代t-item> <label>(2)</label> <p>如图<xref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xref>,我们可以看到,建设速度的语义信息交换架构本文低于传统的语义信息交换架构的一个小的节点数量。然而,随着越来越多的节点,分散的语义信息交换架构的建设速度提出了逐渐高于传统的语义信息交换体系结构建设。原因是传输信息的传统方法只需要保护的数据集的一部分。系统的建设速度慢的原因提出了是空节点每个节点需要返回生成的连接信息,这需要时间的一部分。</p></l我年代t-item> <p></p> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>率比较(数据节点)。</p><table> <thead> <tr> <th align="left">构建时间</th><thalign="center">1</th><thalign="center">2</th><thalign="center">3</th><thalign="center">4</th><thalign="center">5</th></tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">分散的</td><tdalign="center">516年</td><tdalign="center">524年</td><tdalign="center">1418年</td><tdalign="center">1895年</td><tdalign="center">2654年</td></tr> <tr> <td align="left">集中1</td><tdalign="center">1136年</td><tdalign="center">957年</td><tdalign="center">1594年</td><tdalign="center">2015年</td><tdalign="center">1720年</td></tr> <tr> <td align="left">集中2</td><tdalign="center">1306年</td><tdalign="center">1274年</td><tdalign="center">1453年</td><tdalign="center">1801年</td><tdalign="center">1651年</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> <fig id="fig5"> <label>图5</label> <p>率比较(数据节点)。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.005"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec4.3"> <title>4.3。比较数量的主谓字号码查询</t我tle><p>如表所示<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>和图<xref ref-type="fig" rid="fig6"> 6</xref>的查询时,两种类型的系统在不同的学科。</p><table-wrap id="tab4"> <label>表4</label> <p>查询率比较(主题)。</p><table> <thead> <tr> <th align="left">查询时间</th><thalign="center">1</th><thalign="center">2</th><thalign="center">3</th><thalign="center">4</th></tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">分散的</td><tdalign="center">58</td><tdalign="center">102年</td><tdalign="center">167年</td><tdalign="center">194年</td></tr> <tr> <td align="left">集中1</td><tdalign="center">103年</td><tdalign="center">181年</td><tdalign="center">253年</td><tdalign="center">328年</td></tr> <tr> <td align="left">集中2</td><tdalign="center">109年</td><tdalign="center">196年</td><tdalign="center">261年</td><tdalign="center">341年</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> <fig id="fig6"> <label>图6</label> <p>查询率比较(主题)。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.006"></graphic> </fig> <p>如表所示<xref ref-type="table" rid="tab5"> 5</xref>和图<xref ref-type="fig" rid="fig7"> 7</xref>,两个系统在不同谓词的查询时间。从图可以得出结论<xref ref-type="fig" rid="fig4"> 4</xref>那<l我年代t><l我年代t-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>随着越来越多的主谓句,查询时间也会增加。这是因为查询中查询的数量水平模式是由主谓句的数量。如果主谓句的数量增加,查询连接水平的数量将会增加。</p><l我年代t-item> <label>(2)</label> <p>相同的主语或谓语词数,分散式查询模式的查询速度快于集中的查询模式。这是因为在分散式查询模式中,查询是平行的,和表之间的连接是基于连接信息每个节点的数据集的一部分;在集中式系统,表中加入查询整个大型数据集的自连接。</p></l我年代t-item> <list-item> <label>(3)</label> <p>总体趋势而言,以分散式查询模式查询时间的增加逐渐减少,而在集中查询模式不变。这表明与主谓句的增加,分散的查询模式的优势将会越来越明显。这是因为每个表加入集中查询的查询语义知识框架,所以增加不改变,每个连接的分布式查询是基于连接信息每个节点的数据集的一部分。总之,分散性能的查询语义信息交换模式基于语义知识框架组协作智能环境和任务控制优于传统的集中式查询模式。</p></l我年代t-item> <p></p> <table-wrap id="tab5"> <label>表5</label> <p>查询率比较(谓词)。</p><table> <thead> <tr> <th align="left">查询时间</th><thalign="center">1</th><thalign="center">2</th><thalign="center">3</th><thalign="center">4</th></tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">分散的</td><tdalign="center">51</td><tdalign="center">105年</td><tdalign="center">154年</td><tdalign="center">187年</td></tr> <tr> <td align="left">集中1</td><tdalign="center">101年</td><tdalign="center">194年</td><tdalign="center">246年</td><tdalign="center">337年</td></tr> <tr> <td align="left">集中2</td><tdalign="center">107年</td><tdalign="center">203年</td><tdalign="center">259年</td><tdalign="center">352年</td></tr> </tbody> </table> </table-wrap> <fig id="fig7"> <label>图7</label> <p>查询率比较(谓词)。</p><graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/6637375.fig.007"></graphic> </fig> </sec> </sec> <sec id="sec5"> <title>5。结论</t我tle><p>本文的主要研究内容是基于语义知识框架的协同智能环境感知和任务控制。摘要环境意识的概念系统,小组协作和语义知识框架详细介绍和分析。本文通过建立临时的时空节点与网络中其他节点相同的水平,可以实现之间的互连和互操作节点,和自决机制可以实现知识节点之间连接的基础上维护自己的知识。联通的相互作用机理的基础上,我们设计和实现了分散的迭代增量语义知识框架的建设方案和相应的查询模式。的前提,知识不是获得,建设和实现查询节点之间的连接。</p><p>实验表明,本文语义信息交换体系结构构造是可行的和有效的。全球语义知识框架的完整性和集中的语义知识框架是一样的,和全球语义知识框架构建本文有更好的性能比中学系统建设速度和查询速度。</p><p>目前,很少有研究在语义知识框架,仍有许多不足本文由于时间的限制,专业,和技术水平,例如,缺乏规则层,只有实现共享数据而不是规则;需要进一步改进算法来提高查询效率;而不讨论合作的具体因素和影响系数信息合作研究环境。上述缺点将这个项目的下一步。</p></年代ec><back> <sec sec-type="data-availability"> <title>数据可用性</t我tle><p>没有数据被用来支持本研究。</p></年代ec><年代ec sec-type="COI-statement"> <title>的利益冲突</t我tle><p>作者宣称没有利益冲突。</p></年代ec><ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Petera</年代urname> <given-names> M。</given-names> </name> <name> <surname> Le Corguille</年代urname> <given-names> G。</given-names> </name> <name> <surname> 蓝迪</年代urname> <given-names> M。</given-names> </name> </person-group> <article-title> Workflow4Metabolomics:计算代谢组学的合作研究的基础设施</article-title> <source> <italic> 生物信息学</我talic> <year> 2015年</year> <volume> 31日</volume> <issue> 9</我年代年代ue><fpage> 1493年</fpage> <lpage> 1495年</lpage> </element-citation> </ref> <ref id="B2" content-type="article"> <label>2</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Vom布鲁克</年代urname> <given-names> J。</given-names> </name> 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V。</given-names> </name> <name> <surname> Beehler</年代urname> <given-names> 年代。</given-names> </name> <etal></etal> </person-group> <article-title> 人们觉醒:合作研究开发社区文化策略预防干预</article-title> <source> <italic> 美国社会心理学杂志》上</我talic> <year> 2016年</year> <volume> 54</volume> <issue> 1 - 2</我年代年代ue><fpage> One hundred.</fpage> <lpage> 111年</lpage> </element-citation> </ref> <ref id="B4" content-type="article"> <label>4</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 博茨</年代urname> <given-names> J。</given-names> </name> <name> <surname> 每年都会</年代urname> <given-names> 一个。</given-names> </name> <name> <surname> 尼姆</年代urname> <given-names> J。</given-names> </name> <etal></etal> </person-group> <article-title> 学报1992年大会中心的高级研究协作research-volume 1</article-title> <source> <italic> 伊朗医学教育杂志》上</我talic> <year> 2015年</year> <volume> 1</volume> <issue> 10</我年代年代ue><fpage> 851年</fpage> <lpage> 859年</lpage> </element-citation> </ref> <ref id="B5" content-type="article"> <label>5</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Berbegal-Mirabent</年代urname> <given-names> J。</given-names> </name> <name> <surname> Llopis-Albert</年代urname> <given-names> C。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 应用模糊逻辑来确定合作研究合同的驱动力</article-title> <source> <italic> 商业研究杂志》</我talic> <year> 2016年</year> <volume> 69年</volume> <issue> 4</我年代年代ue><fpage> 1446年</fpage> <lpage> 1451年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1016 / j.jbusres.2015.10.123</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - 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