一种融合知识图谱和梯度提升决策树算法的加工链生成方法

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推荐专利
一种融合知识图谱和梯度提升决策树算法的加工链生成方法
申请号:CN202510668816
申请日期:2025-05-23
公开号:CN121030941A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种融合知识图谱和梯度提升决策树算法的加工链生成方法,涉及机械加工工艺规划技术领域,包括第一步:建立机械加工工艺领域信息模型,第二部:对工艺知识数据进行预处理,得到零件特征和加工链的映射矩阵,第三步:基于GBDT算法模型训练,优化训练参数,得到最优的GBDT算法加工链生成模型,第四步:结合案例通过输入特征生成加工链集合,第五步:结合定性定量匹配制造资源,匹配加工元对应的制造资源,形成完整的加工链,本发明利用了梯度提升决策树算法和知识图谱技术,通过建立加工特征与加工链之间的映射关系模型,实现了对加工链生成过程的自动化和精确化,提高了加工特征与加工链之间映射关系的准确性和泛化能力。
技术关键词
融合知识图谱 生成方法 机械加工工艺 GBDT算法 梯度提升决策树 多分类方法 知识图谱技术 资源 样本 粗糙度 数据 零件特征 形状公差 代表 列表 位置公差 尺寸公差 精度 文本
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