基于中医药领域知识图谱的智能问答系统python源码(可作毕设).zip下载

weixin_39820535 2023-09-16 15:30:21
【资源说明】 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统python源码(可作毕设).zip 项目运行 Start project python QA_system/ans_bot.py 项目介绍 Project introduction 中医药知识库来自于互联网爬取和人工从中医药书籍中整理 The knowledge base of traditional Chinese medicine is partly from the Internet and partly from the books of traditional Chinese medicine 问答系统中所用到的预训练语言模型为rbt3 The pre training language model used in the question answering system is rbt3 [rbt3](https://huggingface.co/hfl/rbt3) 项目主要文件 Main documents of the project # ans_bot.py 启动问答系统 Start the question answering system # mention_extrator.py mention识别 Menton recognition # entitylink.py 实体链接 Entity links # path_extrator.py 路径召回 Path recall # KG.py 与知识库交互 Interact with knowledge base 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步! , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/88284285?utm_source=bbsseo
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内容概要:本文围绕基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化展开研究,提出一种结合动态电价机制的充电调度方法,旨在通过优化充电行为缓解电网负荷压力并降低用户充电成本。文中系统设计了多时段电价模型,深入分析其对电动汽车充电需求的引导机制,构建了兼顾经济性与电网友好性的优化调度模型,并基于Matlab平台进行算法实现与仿真验证。通过对比多种场景下的充电负荷曲线,验证了该策略在削峰填谷、提升可再生能源消纳能力以及实现电网与用户双赢方面的有效性。研究进一步考虑了用户响应行为的不确定性,增强了模型在实际应用中的鲁棒性与可行性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事新能源、智能电网、电动汽车等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市充电站、住宅区充电桩等集中充电管理场景,实现负荷的优化调度与电网支撑;②支持电网侧需求响应项目,提升电力系统运行效率与稳定性;③为政府及电力公司制定分时电价政策、推动车网互动(V2G)发展提供技术支撑与决策依据。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点关注电价信号设计与充电优化模型之间的耦合关系,深入理解目标函数与约束条件的构建逻辑,结合Matlab代码掌握算法实现细节,并建议复现仿真案例以全面把握策略的运行机制与优化效果。

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