基于非对称轻量级加密技术的物联网（IoT）无线传感器网络（WSN）安全路由技术：通过混合优化算法实现最优路径选择

《Knowledge-Based Systems》：Asymmetric Lightweight Cryptographic-Based Secure Routing Technique in IoT-Based WSN via Optimal Path Selection using Hybrid Optimization Algorithm

滑坡灾害防治中的知识图谱构建与多模态融合方法研究。采用ERNIE-CasRel模型提取地质文献中的实体关系，结合SOM和Apriori算法挖掘时空数据的空间关联规则，通过语义对齐构建可查询的知识图谱。云南地区实验表明，该框架在保持高可解释性的同时，F1值达0.752，显著优于传统单模型方法。

　　本研究聚焦于滑坡易发性评估（LSE）领域，提出了一种结合科学文献与多源时空数据的知识提取框架，旨在解决当前模型在准确性、可解释性和可扩展性之间难以达到最佳平衡的问题。滑坡作为一种重要的地质灾害，对人类生命、基础设施和生态环境构成严重威胁，尤其是在地质活动频繁的地区，如中国西南部。过去十年中，中国平均每年发生约4500次滑坡，造成近10000人死亡、失踪或受伤。因此，提升滑坡预测与减灾能力对于降低灾害影响至关重要。滑坡易发性评估通过整合历史数据与环境信息，评估滑坡发生的概率，是高效滑坡监测与预警系统的关键组成部分。

传统滑坡易发性评估模型主要分为三类：物理模型、知识驱动模型和数据驱动模型。物理模型如SHALSTAB、SINMAP和TRIGRS等，通过模拟剪切强度、渗透系数等岩土力学参数预测边坡稳定性。这类模型具备较强的理论解释力，但依赖于高精度的地质和水文数据，计算成本高，通常适用于小规模、单个滑坡的评估。知识驱动模型则利用专家知识对影响因素进行赋权，通过加权叠加实现区域滑坡易发性预测。常见的方法包括层次分析法（AHP）和模糊综合评价法。这类模型在可解释性方面表现良好，但容易受到主观判断的影响，且对动态环境变化的适应性有限。数据驱动模型则借助统计学和机器学习方法，如逻辑回归、随机森林、支持向量机、人工神经网络和XGBoost等，挖掘复杂的特征关系，从而显著提升预测精度。然而，这些模型通常被视为“黑箱”，其决策过程难以解释，且可能忽略空间异质性，依赖大量训练样本，导致预测偏差。

上述研究均表明，现有模型在区域滑坡易发性评估中存在固有局限。物理模型难以全面反映复杂的地质变化，知识驱动模型依赖专家判断，缺乏大规模自动评估的可扩展性，而纯粹的数据驱动模型缺乏机制性知识，导致决策过程不够透明，物理解释力不足。因此，研究人员开始探索将领域知识嵌入数据驱动框架，以在预测精度与可解释性之间取得平衡，展示了知识驱动与数据驱动相结合的混合AI方法在地球科学中的可行性。

在这一背景下，本研究提出了一个创新性的知识提取与规则挖掘方法，旨在提升滑坡易发性评估的智能化水平。该方法融合了科学文献与多源时空数据，构建了一个结构化的知识体系，涵盖滑坡机制、专家经验及历史数据中的统计模式。研究的核心目标是通过知识图谱的构建，提高滑坡易发性评估的准确性和可解释性，为地质灾害的智能监测与预警系统提供知识驱动的支持。

为了实现这一目标，本研究首先构建了一个滑坡易发性本体（Ontology），以系统化地组织领域知识。本体作为知识表示的基础，能够帮助研究人员更有效地理解和描述滑坡发生的影响因素、易发环境以及承载体属性。其次，研究采用了改进的CasRel模型（ERNIE-CasRel）来从非结构化的科学文献中提取实体-关系三元组，并进一步挖掘专家经验所代表的知识。与此同时，研究还整合了自组织映射（SOM）和Apriori算法，从结构化数据集中挖掘空间聚集模式和关联规则。提取出的知识随后经过语义对齐和冲突解决，最终整合进一个可查询的知识图谱中，并在Neo4j数据库中进行存储。

在实验部分，研究在中国云南省进行了验证。云南省位于中国西南边境，地理环境复杂多样，地形起伏较大，地质活动频繁，是滑坡灾害的高发地区。研究选取了该省的多源时空数据，包括遥感影像、地形数据、地质图、气象数据等，以及大量科学文献和历史滑坡记录。通过实验，ERNIE-CasRel模型在三元组提取任务中取得了较高的F1分数（0.752），表明其在知识提取方面具有良好的表现。同时，SOM与Apriori算法的结合有效识别了高置信度的关联规则，进一步增强了模型的预测能力。交叉验证利用历史滑坡数据，确认了所提取规则的可靠性，表明该方法在实际应用中具有较强的适应性。

此外，研究还探讨了知识图谱在滑坡易发性评估中的应用价值。知识图谱不仅能够系统地存储和管理滑坡相关知识，还具备语义关联和推理能力，为多源知识的整合和模型协作提供了必要的技术支持。通过构建一个包含滑坡机制、专家经验和统计模式的综合知识体系，本研究为滑坡灾害的智能化管理提供了新的思路。这种结合知识驱动与数据驱动的方法，不仅能够提高评估的准确性，还能增强模型的可解释性，从而为灾害预防和应对决策提供更加可靠的信息支持。

在知识提取与规则挖掘的过程中，研究特别关注了非结构化数据与结构化数据的融合。非结构化数据如科学文献，通常包含丰富的专业术语和复杂的关系描述，而结构化数据如遥感影像和气象数据，则提供了直观的空间和时间信息。通过ERNIE-CasRel模型，研究成功从文献中提取了关键的实体-关系三元组，为构建知识图谱奠定了基础。同时，SOM算法用于挖掘结构化数据中的空间聚集模式，而Apriori算法则用于识别影响滑坡发生的关联规则。这些规则不仅反映了滑坡发生的客观规律，还能够为后续的预测模型提供重要的输入依据。

在知识图谱的构建过程中，研究强调了语义对齐和冲突解决的重要性。由于多源数据可能存在不同的表达方式和描述角度，如何在知识图谱中实现语义一致性是提升模型可靠性的关键。通过引入语义对齐技术，研究确保了不同来源的知识在图谱中具有统一的表示方式，从而提高了知识的整合效率。冲突解决机制则用于处理不同数据源之间的矛盾信息，确保知识图谱的准确性和完整性。

本研究的成果不仅体现在滑坡易发性评估的准确性提升上，还在于其在可解释性方面的改进。传统的数据驱动模型往往难以解释其预测结果的来源，而知识图谱的引入则使得模型的决策过程更加透明。通过将滑坡相关的知识以图谱形式呈现，研究人员可以直观地看到影响滑坡易发性的关键因素及其相互关系，从而为政策制定者和工程师提供更具针对性的解决方案。这种知识驱动的评估方法，能够有效弥补数据驱动模型在物理机制解释方面的不足，增强模型的实用性。

本研究的创新性在于将科学文献与多源时空数据相结合，构建了一个全面的知识体系。这一方法不仅能够从大量非结构化文本中提取关键信息，还能够挖掘结构化数据中的空间和时间模式，从而形成一个更加丰富和全面的滑坡易发性知识图谱。通过这一图谱，研究人员可以更深入地理解滑坡发生的机制，为灾害预警和管理提供更加科学的依据。

本研究的贡献主要体现在两个方面。首先，开发了一个滑坡易发性本体，用于从非结构化的科学文献和结构化的多源时空数据中提取知识。该本体不仅涵盖了滑坡机制，还包括专家经验和历史数据中的统计模式，为知识图谱的构建提供了坚实的基础。其次，研究构建了一个可查询且可推理的知识图谱，使得知识能够被高效存储、检索和再利用。这一知识图谱为滑坡灾害的智能监测与预警系统提供了知识驱动的支持，有助于提高灾害应对的智能化水平。

此外，本研究还探讨了该方法在其他地区和灾害类型中的潜在适用性。由于滑坡易发性评估的方法论具有一定的通用性，该框架可能适用于其他地质灾害的评估，如泥石流、地震和洪水等。研究指出，随着多源数据获取技术的快速发展和人工智能方法的不断进步，知识图谱在灾害管理中的应用前景广阔。通过将知识驱动与数据驱动相结合，研究人员可以构建更加智能和高效的灾害评估系统，为政府和相关部门提供科学的决策支持。

在研究过程中，作者们还强调了知识提取与规则挖掘的挑战。由于滑坡的发生机制高度复杂，涉及水文、地质、气象和人类活动等多个非线性过程，如何从多源数据中提取有效的知识成为研究的关键难点。同时，滑坡相关知识分散在各种来源中，包括调查报告、科学文献和历史统计数据等，如何整合这些知识并构建一个统一的知识体系，也是研究需要解决的问题。为此，研究采用了ERNIE-CasRel模型和SOM与Apriori算法的结合，以实现对非结构化数据和结构化数据的有效处理。

本研究的实施不仅依赖于先进的技术方法，还需要大量的数据支持。云南省的滑坡数据涵盖了多种类型，包括地形数据、地质数据、气象数据和历史灾害记录等。这些数据的整合和分析，为知识图谱的构建提供了丰富的信息来源。同时，研究还考虑了数据质量和空间异质性对评估结果的影响，确保所提取的知识能够准确反映滑坡发生的实际规律。

在知识图谱的构建和应用过程中，研究还探讨了如何通过可视化手段提升知识的可理解性和可操作性。通过将滑坡易发性知识以图谱形式呈现，研究人员能够直观地看到不同因素之间的关系，从而更好地指导滑坡监测和预警工作。此外，研究还强调了知识图谱的动态更新能力，以适应不断变化的环境条件和新的灾害信息。

最后，本研究为滑坡灾害的智能化管理提供了新的思路和方法。通过构建一个结构化、可查询的知识图谱，研究人员不仅能够提升滑坡易发性评估的准确性，还能够增强模型的可解释性，从而为灾害预防和应对决策提供更加科学的依据。这一研究的成果有望在未来的地质灾害管理中发挥重要作用，推动知识驱动与数据驱动方法的深度融合，提高灾害应对的智能化水平。