【摘 要】
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作为人工智能重要组成部分的知识图谱以符号形式描述现实世界中的概念、实体、及实体之间的关系,从而提供了从关系的角度去分析与解决问题的能力,让知识可被访问（搜索）、可被查询（问答）、可被支持行动（决策）。此外,知识图谱的推演技术是最核心的技术之一,通过对知识图谱中未知的知识进行推演,能够扩展知识图谱的深度与广度,解决知识图谱不全面、不完备的问题,实现知识图谱的自动更新和自我完善。因此,将知识图谱及基于
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作为人工智能重要组成部分的知识图谱以符号形式描述现实世界中的概念、实体、及实体之间的关系,从而提供了从关系的角度去分析与解决问题的能力,让知识可被访问（搜索）、可被查询（问答）、可被支持行动（决策）。此外,知识图谱的推演技术是最核心的技术之一,通过对知识图谱中未知的知识进行推演,能够扩展知识图谱的深度与广度,解决知识图谱不全面、不完备的问题,实现知识图谱的自动更新和自我完善。因此,将知识图谱及基于知识图谱的推演技术应用到无人机集群目标推演场景中,极大提升无人机的自主性和智能化水平。针对设备领域的本体和知识图谱的自动化构建问题,本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络并结合条件随机场的实体抽取模型（BiLSTM-CRF）和基于注意力机制的神经网络关系抽取模型（BiLSTM-Attention）,并对模型进行实现。实验表明,BiLSTM-CRF模型的准确率相比于CRF模型提高了 11.50%,BiLSTM-Attention模型的F1值相比于CNN模型提高了 8.21%。此外,针对现有的远程监督关系抽取模型存在语义丢失和噪音干扰等不足,本文提出一种基于双向门控循环单元和多层次注意力机制的关系抽取模型,并详细介绍了该模型的组成,通过对知识图谱中的隐含关系进行预测,从而补全和完善知识图谱。最后,设计并实现知识推演系统,并将构建的装备知识图谱和远程监督关系抽取模型应用于系统中。此外,本文提出一种基于知识图谱的多维特征协同推演识别算法,通过融合多种特征后推演出目标装备的型号,实现无人机集群自主识别的任务。通过对知识推演系统进行功能测试和性能测试,证明本文所构建的知识图谱的有效性和推演识别算法的高效性。
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