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申请/专利权人：广东技术师范大学

摘要：本申请属于深度学习领域，涉及一种工艺自动决策和推理方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括步骤：构造零件生产工艺知识库模型；构建零件信息、工艺知识和设备信息三级信息模型，整合生产数据并构建工艺时序知识图谱；从工艺时序知识图谱中提取工艺知识特征；基于工艺知识特征，结合自动决策模型，对生产任务进行拆分，并提取子任务的空间特征，检索零件生产工艺知识库中符合空间特征及时序要求的工艺知识进行工艺决策；采用部分可观测马尔科夫决策过程算法，将工艺时序知识图谱定义为环境，进行工艺推理。对未知的生产工艺进行推理，得到其推理路径后经人工校验，进而更新到工艺时序知识图谱，使工艺知识更加完善。

主权项：1.一种工艺自动决策和推理方法，其特征在于，包括下述步骤：构造工艺自动决策和推理相结合的零件生产工艺知识库模型；构建零件信息、工艺知识和设备信息三级信息模型，整合生产数据并构建工艺时序知识图谱；采用卷积神经网络CNN算法，从所述工艺时序知识图谱中提取工艺知识特征；基于所述工艺知识特征，结合自动决策模型，对生产任务进行拆分，并提取子任务的空间特征，检索所述零件生产工艺知识库中符合所述空间特征及时序要求的工艺知识进行工艺决策；采用部分可观测马尔科夫决策过程算法，将所述工艺时序知识图谱定义为环境，通过策略网络与环境交互，学习历史工艺路径信息，结合奖励函数，进行工艺推理；所述构造工艺自动决策和推理相结合的零件生产工艺知识库模型的步骤具体包括：根据实际生产过程数据，构建生产工艺时序知识图谱；构造工艺自动决策模型，采用CNN算法提取工艺时序知识图谱四元组的空间特征，结合工艺自动决策模型，进行零件生产工艺自动决策；构造工艺推理模型，采用POMDP算法进行工艺推理并通过人工校验动态更新工艺知识；所述构建零件信息、工艺知识和设备信息三级信息模型，整合工艺知识生产数据并构建工艺时序知识图谱的步骤具体包括：通过自然语言识别、词性标注和人工干预对零件生产工艺数据进行预处理；采用STEP-NC对工艺知识进行分类，构建工艺时序知识图谱模式层；构建零件信息、工艺知识和设备信息三级信息；对实时生产数据、工艺文档和历史数据，进行命名实体识别以及关系提取，获取零件生产工艺知识；结合工艺时序知识图谱模式层及所获取的零件生产工艺知识，构建工艺时序知识图谱；所述采用卷积神经网络CNN算法，从所述工艺知识工艺时序知识图谱中提取工艺知识特征的步骤具体包括：将工艺时序知识图谱中的实体和关系通过词嵌入得到向量表示；通过CNN算法提取工艺知识四元组的嵌入表示的空间特征；所述基于所述工艺知识特征，结合自动决策模型，对生产任务进行拆分，并提取子任务的空间特征，检索所述零件生产工艺知识库中符合所述空间特征及时序要求的工艺知识进行工艺决策的步骤具体包括：通过命名实体识别提取生产任务中的任务实体，将任务拆分成若干个子任务；获取工艺时序知识图谱中的零件信息模型，检索零件特征及属性嵌入；获取目标零件信息节点，通过Neo4j数据库检索对应零件生产工艺和设备信息并验证时序一致性；所述采用部分可观测马尔科夫决策过程算法，将构建的工艺时序知识图谱定义为环境，通过策略网络与环境交互，学习历史工艺路径信息，结合奖励函数，进行工艺推理的步骤具体包括：利用强化学习框架对工艺推理过程进行建模；将工艺时序知识图谱定义为一个五元组，表示状态，表示观测值，表示动作，表示转移概率，表示奖励；将奖励函数分为全局奖励和路径奖励，降低全局奖励，提高智能体探索新关系的可能性；智能体采用长短期记忆网络将路径历史信息编码为连续向量；采用蒙特卡洛策略梯度最大化累积奖励；采用近似梯度更新策略网络参数。

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百度查询： 广东技术师范大学 工艺自动决策和推理方法、装置、计算机设备及存储介质