摘要
为解决现有推理方法在基于大规模化、动态变化更新的工艺知识图谱进行工艺推理时,运行耗费时间久、所需计算成本高及推理结果不准确的问题,本发明提出了基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统,根据生产实际的期望目标,在知识图谱中构建与期望目标相关联的关系,提取与期望目标相关联的子知识图谱,计算子知识图谱的关系权重矩阵并赋予子知识图谱中,得到多关系权重模型;再利用稀疏激活函数从多关系权重模型中提取稀疏函数激活子图,去除知识图谱中与当前生产实际关联不大的冗余信息,使知识图谱的节点和关系数大幅降低,最后在稀疏激活函数子图中运行推理算法,使推理算法的运行时间大幅度降低,所需计算资源大幅减少。
技术关键词
动态推理方法
权重模型
图谱
推理算法
关系
矩阵
车间
特征值
推理系统
节点
元素
精度
客户
动态更新
信息更新
冗余
刀具
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
健康管理模型
大语言模型
个性化健康建议
生命体征数据
模型训练模块
聚类特征
光伏设备
节点
台区拓扑识别方法
生成用户
变电站设备
注意力机制
时间段
GRU模型
处理单元