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[发明专利]一种复杂装备知识图谱构建系统-CN202211738314.2在审
发明人： 王淑营;李雪;丁国富;郑庆;李忠阳;张海柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了复杂装备知识图谱构建系统，包括接入层，用于系统在接入上考虑基于Web的访问，并预留嵌入式调用代理接口，支持设计、制造、运维各孪生系统对知识的调用；应用交互层，用于系统的维护和应用服务；分析计算层，用于自然语言处理、问题处理以及答案检索；数据持久层，用于对知识进行抽取、图谱化和存储；AI接口层，用于提供AI扩展服务；工具层，用于调用提供上述所有层级中实现功能和服务所需的工具。并且分别在应用交互层、分析计算层和AI接口层配置了相应的子系统，对整个系统提供的强大的模型调用，数据分析和处理功能，针对知识表示，问题的识别等功能实现上也更加的智能化。
一种复杂装备知识图谱构建系统

[发明专利]一种高速列车转向架设计标准实体关系抽取方法-CN202310333688.4在审
发明人：龚天翼;蒋妍;贺凌峰;杜佳雯;尹新宇;王淑营 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明涉及一种高速列车转向架设计标准实体关系抽取方法，基于现有的BERT‑BiLSTM模型，提出了基于双注意力集中机制和针对转向架数据集优化的改进RoBERTa‑wwm‑BISRU模型，形成BRENet模型。将双注意力集中机制与RoBERTa‑wwm‑BISRU模型相结合，并针对转向架数据集结构对模型损失函数进行优化。两个注意力集中层的加入可以使模型提高对上下文语意的理解能力，使用改进的RoBERTa‑wwm模型可以提高词句分割与编码能力，从而提升了小数据集中的实体关系抽取性能，并且模型针对转向架数据集进行了优化，改进了模型损失函数，提高了模型预测的准确率。
一种高速列车转向架设计标准实体关系抽取方法

[发明专利]一种基于规则与条件随机场混合模式的复杂命名实体的识别方法及其系统-CN202211740134.8在审
发明人：张海柱;丁国富;郑庆;王淑营;江磊 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于规则与条件随机场混合模式的复杂命名实体的识别方法，包括：基于预设的规则模板提取输入文本的时空实体识别结果；基于条件随机场预测输入文本的最优标签序列；基于时空实体识别结果和最优标签序列输出复杂命名实体的识别结果。本发明通过构建预设的规则模板提取输入文本的时空实体识别结果，增加输入文本中时空实体的先验知识，有效克服了面向智能制造的相关语料对于时间、地点类型的命名实体标注较少的问题，并通过条件随机场预测输入文本的最优标签序列后，基于时空实体识别结果和最优标签序列输出复杂命名实体的识别结果，解决了传统的应用于智能制造领域的命名实体识别方法存在的识别准确率低下的问题。
一种基于规则条件随机混合模式复杂命名实体识别方法及其系统

[发明专利]一种周期运行部件多元感知异常模式时序依赖挖掘方法-CN202310167003.3在审
发明人：曾文驱;丁国富;王淑营;崔高舜;张海柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种周期运行部件多元感知异常模式时序依赖挖掘方法，包括步骤S1：部件多元感知变量异常事件捕获平台构建；步骤S2：捕获感知变量异常模式时序数据,构建异常时序数据库Event_seqDB；步骤S3：构建多元感知异常模式时序数据库KDD_SeqDB；步骤S4：基于改进PrefixSpan的多元感知异常模式时序依赖挖掘。本发明通过构建关重部件多传感变量感知模式时序依赖模型和算法，能有效挖掘部件运维过程中故障形成的时序因果关系，为预防性维修和设计迭代优化提供支持。
一种周期运行部件多元感知异常模式时序依赖挖掘方法

[发明专利]一种基于关系模型转换的复杂装备知识图谱冷启动方法-CN202211662588.8在审
发明人： 王淑营;甘为一;李忠阳;崔高舜;张海柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系模型转换的复杂装备知识图谱冷启动方法。其中，该方法包括：针对复杂装备知识的特点，提出了复杂装备知识本体完整性约束模型；在此基础上，构建了将关系模型中的数据表和数据表间联系向知识图谱本体元概念、实例概念、属性和关系映射算法；建立基于本体解析和关系模型主外键计算的实体三元组和联系三元组数据抽取转换算法，实现知识数据分类映射入库。本发明通过上述过程和方法，建立关系模型向复杂装备知识图谱模型本体层和数据层映射，实现采集关系数据库中结构化知识冷启动领域知识图谱的目标，有效提升知识图谱构建效率。
一种基于关系模型转换复杂装备知识图谱冷启动方法

[发明专利]一种高速列车转向架设计标准命名实体识别方法-CN202310009337.8在审
发明人：蒋妍;龚天翼;贺凌峰;尹新宇;杜佳雯;王淑营 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种高速列车转向架设计标准命名实体识别方法，包括：提取文本数据，数据增强，制作数据集。采集指定领域大量的未标注语料，获取训练所需数据。经过多种方式数据增强后，再标注每一未标注语料中实体所在的位置，标注为BIO标注格式，形成本发明所使用的数据集。使用了NER模型网络，并基于人工标注好的NER数据上训练NER模型，训练过程中，语言模型的参数也被视为上层NER模型的参数，一起进行训练。通过梯度下降，更新参数，重复训练过程，可以不断降低损失函数，得到越来越好的预测结果。
一种高速列车转向架设计标准命名实体识别方法

[发明专利]一种基于度量学习的自举关系抽取方法及其系统-CN202211714479.6在审
发明人：郑庆;丁国富;张海柱;王淑营;江磊 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于度量学习的自举关系抽取方法，包括：提取种子集合包含的所有实体对，并提取未标注语料库中包含实体对的全部实例，构成第一候选集合；基于预训练的多输入网络度量第一候选集合中每个实例和种子集合中与该实例共享相同实体对的所有实例的第一相似度；将第一相似度高于第一阈值的第一候选集合中的实例加入种子集合；基于预训练的关系二分类器对未标注语料库进行关系预测并生成每个实例的第二相似度，提取第二相似度高于第二阈值的实例，构成第二候选集合；基于预训练的多输入网络度量第二候选集合中每个实例和种子集合中所有实例的第三相似度；将第三相似度高于第三阈值的第二候选集合中的实例加入种子集合。
一种基于度量学习关系抽取方法及其系统

[发明专利]一种复杂装备知识图谱构建过程中的知识抽取方法-CN202211738751.4在审
发明人：张海柱;丁国富;王淑营;郑庆;马自力 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种复杂装备知识图谱构建过程中的知识抽取方法，本发明提供的知识抽取方法，通过对不同数据类型的分类，采用了不同的方法进行抽取，大大的节省了知识抽取的时间，在最难处理的非结构化数据的抽取中，采用了多个深度学习模型及神经网络，通过多个不同的训练集，从海量异构数据标记，故障分类，实体识别，关系抽取，使非结构化数据的知识抽取更加方便，准确率更高，使复杂装备故障维修相关知识的查询更加全面、便捷。
一种复杂装备知识图谱构建过程中的抽取方法

[发明专利]一种高速列车问题查询模板生成方法-CN202210252076.8有效
发明人：张海柱;黎荣;丁国富;王淑营;马自立;江磊 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种高速列车问题查询模板生成方法。该方法首先对用户输入的用户问句进行分词以及停词，将用户问句转换为相关词的词序列，对词序列分别进行句型特征、用户特征以及词向量特征的提取以及融合，并将三个特征融合而成的向量作为用户问句的特征总向量输入到分类模型进行问题方向的预测，输出语义方向标签。将输出的语义方向标签与模板库进行匹配，当匹配到相应的模板库后提取出模板库内的问句模板；然后将用户问句作句法分析和词性标注，得到用户问句的词性句法分析树，将其与提取出来的问句模板进行相似度匹配，并将相似度最大的问句模板所对应的查询模板作为原问句的查询模板，实现查询映射。
一种高速列车问题查询模板生成方法

[发明专利]一种复杂装备全生命周期多源异构数据融合模式构建方法-CN202211662556.8在审
发明人： 王淑营;崔高舜;丁国富;张海柱;郑庆 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种复杂装备全生命周期多源异构数据融合模式构建方法。该方法包括：建立复杂装备多源异构数据数据冗余属性的识别方法；建立基于产品族元结构树的可重用知识数据关联映射、设计结构树生成及的设计阶段数据关联映射、制造结构树生成及制造阶段数据关联映射、运维结构树生成及运维阶段数据关联映射算法；基于函数依赖和关系模型的外键约束，构建出整合多源异构数据的复杂装备全生命周期数据模式。本发明通过建立复杂装备设计、制造、运维阶段数据关联映射及阶段间数据映射方法，解决了复杂装备设计、制造、运维阶段各业务系统独立应用造成的物理信息数据结构的差异性、特征的冗余性和数据间关联关系缺失造成的孤岛问题。
一种复杂装备生命周期多源异构数据融合模式构建方法

[发明专利]一种面向复杂装备数字孪生模型的知识服务方法-CN202210250088.7有效
发明人： 王淑营;丁国富;郑庆;黄文培;催高舜;李雪 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种面向复杂装备数字孪生模型的知识服务方法，属于复杂装备知识工程技术领域。该方法针对复杂装备数字孪生中的知识应用需求，按照知识与数字孪生模型松耦合、可扩展的引用原则，公开一种复杂装备知识分类本体模型构建、基于复杂装备元结构树的知识映射、面向孪生模型动态调用的知识服务机理方法，设计实现面向数字孪生模型动态调用的知识服务算法，实现装备节点实时物理信息数据对知识的动态请求，为装备异常预测、故障诊断、性能预测等提供支撑。
一种面向复杂装备数字孪生模型知识服务方法

[发明专利]一种基于知识图谱的智能问答意图识别方法-CN202210252068.3有效
发明人：张海柱;黎荣;王淑营;丁国富;江磊;马自立 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的智能问答意图识别方法。其中，该方法包括：建立基于领域知识图谱的实体词典和本体词典，采用词典与命名体识别模型从用户的问句中抽取出相关实体；对用户的问句采用分类浅度判定和句法匹配深度判定相结合的判定模型判定问句类别，输出查询模板实现查询转换；最后将抽取的实体与查询模板组装输出标准化查询语句，识别最终意图。
一种基于知识图谱智能问答意图识别方法

[发明专利]一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法-CN202211668937.7在审
发明人：丁国富;谢家翔;郑庆;张海柱;王淑营;张楷 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法。该方法包括：首先建立复杂装备全生命周期业务活动的四维空间表达，将复杂装备全生命周期的业务活动抽象到时间维、数据维、模型维和结构维四个维度中；其次基于数据维与时间维的融合构建全生命周期数据体系；再基于模型维与时间维融合构建全生命周期各类模型；然后开展面向孪生应用的知识挖掘、融合，通过知识推理形成知识服务；最后则基于结构维、数据维与模型维实现多维融合的数字孪生应用。本发明解决了复杂装备全生命周期过程中数据和模型如何实现多维信息物理融合并开展孪生应用的问题。
一种复杂装备生命周期信息物理融合方法

[发明专利]一种基于知识图谱的复杂装备智能配置设计方法-CN202211662617.0在审
发明人： 王淑营;张海柱;丁国富;李忠阳;黎荣 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的复杂装备智能配置设计方法。包括以下步骤：构建产品族配置设计知识图谱；对产品族配置设计知识图谱进行表示学习；对待设计产品技术标书进行需求自动提取；对各模块需求进行完整性校验；对DBOM叶子节点零件基于图谱进行推荐计算；对标记为待决策的模块进行决策推荐。本发明通过建立复杂装备配置设计知识图谱和基于深度学习的需求项提取模型，实现了一种知识驱动的智能配置设计方案，能有效辅助设计人员完成前期的配置设计，提升设计效率。
一种基于知识图谱复杂装备智能配置设计方法

[发明专利]一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法-CN202010331333.8在审
发明人：张剑;邓停铭;王小强;王淑营;江磊;丁国富 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06Q50/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法，针对生产制造车间生产过程中突发的异常情况，结合目前离散制造企业对制造执行系统MES有较强的个性化需求，综合了异常信息实时采集、判定方法、处理流程框架、流程定制过程以及框架在MES系统中的集成应用；本发明实现了异常的实时判定和处理流程框架的通用化配置，可有效满足企业个性化需求，提高企业对异常事件的快速反应和处理能力。
一种基于 mes 车间实时生产异常判定处理方法

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