基于工业知识图谱及贝叶斯网络的辅助决策方法及系统

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基于工业知识图谱及贝叶斯网络的辅助决策方法及系统
申请号:CN202411054071
申请日期:2024-08-02
公开号:CN118586742B
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于工业知识图谱及贝叶斯网络的辅助决策方法及系统,涉及计算机软件及人工智能技术领域,包括:收集工业知识词汇,生成自定义词库,构建工业知识图谱;基于工业知识图谱提取特征,将特征分类为离散特征和描述特征,对描述特征进行聚类;确定特征关系,构建依赖关系矩阵;构建贝叶斯网络,基于知识图谱内的知识数据进行辅助决策。本发明提供的基于工业知识图谱及贝叶斯网络的辅助决策方法减少对专家经验的依赖,提高诊断效率和准确性,快速响应复杂多变的生产环境需求,确保特征关系的显著性和准确性,增强在不同环境和条件下的鲁棒性和适应性。推荐消缺班组,全面提升生产系统的安全性和可靠性。
技术关键词
工业知识图谱 辅助决策方法 生成自定义词 离散特征 动态贝叶斯网络 关系 Word2Vec模型 矩阵 语义向量 节点 特征提取模块 数据采集模块 隐马尔可夫模型 HMM算法 LSTM算法 实体 卡尔曼滤波算法 聚类
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