针对流程生产工艺知识的强时序性和关联耦合特征,本文提出一种融合时序知识图谱与CNN-LSTM的工艺质量预测方法。首先利用知识嵌入技术提取多源异构数据、工艺标准、规范要求等知识图谱语义特征,根据实体和关系表示将复杂工艺标准建模为复合的三元组间的隐含关联...
1.一种融合时序知识图谱与CNN‑LSTM的流程生产工艺质量链接预测方法,其特征在 于,包括: 构建流程生产工艺时序知识图谱; 将工艺知识图谱中的第一三元组进行分布式表示,并与工艺知识图谱中第二三元组进 行特征融合,获得特征矩阵; 依据特征矩阵,采用基于注意力机制的CNN‑LSTM预测模型对工艺质量指标进行预测。
本发明方法包括:构建流程生产工艺时序知识图谱;将工艺知识图谱中的第一三元组进行分布式表示,并与工艺知识图谱中第二三元组进行特征融合,获得特征矩阵;依据特征矩阵,采用基于注意力机制的CNN‑LSTM预测模型对工艺质量指标进行预测。实验结果表明,本发明的性能优于其他方法,验证了本发明模型的有效性与高效性。 专利权项:...