定义和声谱图特征？图特征的概括包括图特征分析、图特征提取等。鸦胆子油用特征 图谱气相色谱法测定(附录ⅵ E)，人参茎叶总皂苷的测定采用特征 图谱 HPLC(附录ⅵ D)，图形特征图形怎么写特征这样写，图形特征分析是指通过用相关算法对图形进行分析来概括图形的形状特征，图形特征提取是指根据要求从图形中选取一些特定的特征来表示其形状。
大致可以分为四类:图形推理、类比推理、定义判断和逻辑判断。考点:1。区位法则2。风格法则3。属性法则4。数量定律5。空间重构九宫格，先横看再竖看，中间特别，以米字为主。横向找规则原理，一个一个找，可能第一个跟第二个有关，或者第二个跟第三个有关。左右转，左右换。上下翻转，上下变化。旋转180°改变一切。同一个元素反复出现，注意数量。
方法:同位置运算(注意黑加白和白加黑的结果可能不一样)和位置平移最大的区别就是黑块的个数不一样。识别:元素不相同或不相似。优先考虑属性。考点:1。对称性(1)中心对称。纸张旋转180°后，与原图相同。(2)轴对称(对称轴方向或角度，对称轴数)先把最容易看到的拿出来。2.开放性(1)全封闭式(2)全开放式特点:完整的图形有一个很小的开口，所以可以考虑开放性。
knowledge图谱:自上而下:knowledge图谱定义良好的本体和数据模式，然后在知识库中添加实体。自底向上(常用):从一些openurl数据中提取实体，选择可信度高的加入知识库，然后构建顶层本体模型。(1)语义信息提取；(2)多元数据整合与验证(知识融合)；(3) Knowledge 图谱完整知识库分类:openurl知识库:Freebase，Wikidata，DBpedia，YAGO。
3、知识 图谱(一Knowledge图谱技术是人工智能的重要组成部分，研究人类知识的获取、表示、推理和应用。Knowledge 图谱由Google于2012年5月17日正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，提升用户的搜索质量和体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知乎图谱已经广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。Knowledge 图谱代表人工智能的认知问题，而深度学习在很大程度上处理的是感知的问题。未来的技术趋势是深度学习与知识的结合图谱，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。
