机械臂三维模型在vtk与python实现下的算法鲁棒性欠佳详解

（3）知识计算 现有的知识推理模型往往需要大量高质量的样本进行训练学习，这 需要耗费很大的代价去获取样本。然而，人往往凭借相关先验知识只需少 量样本就能快速学习推理。在此过程中，大脑感知外部环境，对感兴趣或 待学习的信息保持关注，并通过与已有先验知识的结合快速建立起新的知 识，而后经过神经元的加工整理，形成难以被遗忘的长时记忆。目前已有 一些用神经网络模拟人脑的学习和推理的研究，但复杂度较高且需要大量 训练样本的支撑。另一方面，现有的知识推理实现方式，可以解决大部分 领域和业务场景的复杂计算需求，但对于计算资源和存储资源的占用较 大，且现有算法效率存在瓶颈，应用到大规模数据集时往往需要较长时 间，无法满足许多领域实时、准实时或及时的计算决策要求。 2、算法性能的挑战 （1）算法泛化能力差 目前的算法仍然是基于（实体1、关系、实体2）三元组形式的语义解 析，算法严重依赖现有的数据集。当客户有新需求、数据变更和扩充时需 要修改数据结构及业务逻辑，因此算法的扩展性差、对客户响应慢、维护 成本高已成为算法所面临的一系列问题。同时，随着时间和空间的发展， 知识图谱的数据规模不断的增大，数据会动态进行增加、修改和删除，算 法若对数据的动态变化不能进行很好的复用和拓展，修改数据结构和算法 逻辑会对整个知识图谱的构建过程造成不可估量的影响。 （2）算法鲁棒性差 算法的鲁棒性是指在异常和危险的情况下算法生存的关键，指在被 测数据受到干扰时算法得出的结果是否相对稳定。知识图谱是需要建立在 海量数据之上的一种应用，在构建知识图谱的关系时数据来自不同的数据