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[发明专利]一种机械加工误差知识库系统-CN201610021910.7在审
发明人：张毅;李盼盼;王莎;王兴迪;张梦旖;曾祥福 -专利权人：西京学院
申请日： 2016-01-14 - 公布日： 2016-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种机械加工误差知识库系统，包括人机交互界面，人机交互界面包括机械加工误差知识构建界面和机械加工误差知识获取界面，利用机械加工误差知识获取机构，将来源于机械加工误差领域专家和机械加工误差知识源的知识转化为产生式规则，通过知识库管理系统存储到机械加工误差知识库中，用户将机械加工误差事实通过人机交互界面的机械加工误差知识获取界面提交给综合数据库，推理机将综合数据库中由用户提交的机械加工误差事实同机械加工误差知识库中的产生式规则的前件进行匹配处理，然后将找到的相匹配的规则的后件作为推理结论存储到综合数据库，用户通过机械加工误差知识获取界面获取推理结论，具有良好的可靠性、可扩充性和智能化等优点。
一种机械加工误差知识库系统

[发明专利]基于规则挖掘的实例匹配方法-CN202110320754.5在审
发明人：吴天星;李林;漆桂林 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于规则挖掘的实例匹配方法，用于解决不同知识库之间的融合问题。本发明的方法包括步骤：1)将多个知识库之间已知的等价实例作为种子集合；2)从种子集合的等价实例中挖掘出等价实例的匹配规则，并筛选掉上一轮评估效果不好的匹配规则；3)把匹配规则作用在多个知识库的数据上，匹配得到新的等价实例，把新的等价实例添加到种子集合中；4)利用匹配规则挖掘出的新的等价实例对匹配规则进行评估；5)使用期望最大值算法框架，迭代重复步骤2)～步骤4)的内容，直到没有新的匹配规则和等价实例产生。通过不断迭代，完成等价实例的寻找，实现知识的融合。
基于规则挖掘实例匹配方法

[发明专利]一种国际海运危险货物知识图谱系统的构建方法、装置及存储介质-CN201810770552.9在审
发明人：文元桥;张奇;韩栋;陈华龙;周春辉 -专利权人：武汉尼维智能科技有限公司
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种国际海运危险货物知识图谱系统的构建方法、装置及存储介质，其中，所述国际海运危险货物知识图谱系统的构建方法包括：获取国际海运危险货物的知识数据，根据获取的知识数据抽取知识数据的实体、实体属性和实体关系；根据预设的推理规则对实体、实体属性和实体关系进行知识推理，确定实体、实体属性和实体关系的关联关系，根据关联关系构建国际海运危险货物本体；针对构建的国际海运危险货物本体进行质量评估和知识更新，构建国际海运危险货物知识图谱；本发明提供的技术方案，将复杂的国际海运危险货物运输规则和国际海运危险货物用本体知识表示出来，简化规则的应用，减少人力、时间成本，优化国际海运危险货物的监管和筛查。
危险货物构建图谱实体关系实体属性知识数据存储介质关联关系危险货物运输时间成本推理规则知识表示知识更新质量评估筛查推理预设抽取监管应用优化

[发明专利]一种企业知识图谱的构建系统和方法-CN202011030017.3在审
发明人：王志刚;吴士泓;徐静;陈文旋;冯荣 -专利权人：远光软件股份有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种企业知识图谱的构建系统和方法，属于知识图谱技术领域，解决了现有技术中各种结构类型的数据不能进行有效整合和关联、数据的价值挖掘难度大的问题。系统包括：创建图谱模块，用于创建知识图谱卡片；图谱设计模块，用于定义知识图谱中的实体和关系；数据配置模块，用于分别通过导入数据子模块、数据源配置子模块和知识抽取子模块配置基础数据源，其中，知识抽取子模块将非结构化数据进行结构化处理并将结构化处理后的数据作为基础数据源之一提供给图谱构建模块；图谱构建模块，用于利用基础数据源，基于知识图谱Schema构建知识图谱；以及规则设计模块，用于在知识图谱中实现规则配置和规则推理。
一种企业知识图谱构建系统方法

[发明专利]失智照护领域知识图谱构建方法和装置-CN202211408240.6在审
发明人：王志稳;冷敏敏;尚志嵬;李百合;孙月;鲁卫华 -专利权人：北京大学;中国电子工程设计院有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种失智照护领域知识图谱构建方法和装置，方法包括：获取失智人员的历史照护数据，基于预先设定的知识图谱节点从所述历史照护数据中提取所述知识图谱节点的初始数据；对所述初始数据进行预处理，得到所述知识图谱节点的目标数据；基于第一预设规则，确定所述知识图谱节点之间的第一关联关系；基于第二预设规则和所述第一关联关系，确定每个所述知识图谱节点之间的第二关联关系；根据所述目标数据和所述第二关联关系，得到失智照护知识图谱。本发明通过获取失智人员的历史照护数据，结合预先设定的规则，构建得到失智照护知识图谱，后续有助于提高照护者根据失智照护知识图谱获取照护方案的效率。
照护领域知识图谱构建方法装置

[发明专利]基于json规则文件的知识抽取方法、系统及规则解析引擎-CN202011341041.9在审
发明人：刘伟利 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于json规则文件的知识抽取方法、系统及规则解析引擎，该方法包括以下步骤：json规则文件编写步骤，根据实体规则和关系规则编写json规则文件；命名实体抽取步骤，根据json规则文件遍历原始文本和原始文本处理后的文本，输出命名实体列表；关系抽取步骤，接受命名实体列表，根据json规则文件遍历命名实体列表和原始文本，输出实体关系；知识整合步骤，根据命名实体列表和实体关系，得到包括命名实体、实体关系的结构性数据。通过规则解析引擎对以json格式的规则文件进行解析，解决了当前无法快速准确的进行知识抽取的问题，实现了非结构化文本数据中的命名实体、实体关系以及实体属性的快速抽取。
基于 json 规则文件知识抽取方法系统解析引擎

[发明专利]基于规则和路径的中医药多模态知识图谱推理方法和装置-CN202310990444.3在审
发明人：张小平;焦元周;赵玉凤;李冬梅;张润顺;顾浩;曲锦涛;瞿小龙;刘佳;周佩;潘溪水 -专利权人：中国中医科学院中医药信息研究所;北京林业大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提供一种基于规则和路径的中医药多模态知识图谱推理方法和装置，涉及知识图谱推理技术领域，该方法包括：根据中医药多模态知识图谱中的目标规则对中医药多模态知识图谱中的目标路径进行组合，生成中医药多模态知识图谱的目标三元组；根据中医药多模态知识图谱的目标三元组、中医药多模态知识图谱中的实体图像嵌入表示、中医药多模态知识图谱中的实体描述信息嵌入表示、中医药多模态知识图谱中的实体类别嵌入表示，生成基于规则和路径的中医药多模态知识图谱推理模型；嵌入表示用于创建向量表示；根据中医药多模态知识图谱推理模型，进行中医药多模态知识的推理。本发明基于中医药多模态知识图谱推理模型可以有效的提升推理预测的准确性。
基于规则路径中医药多模态知识图谱推理方法装置

[发明专利]一种不基于规则的自定义规则稽查方法-CN202110152128.X在审
发明人：何春平 -专利权人：泽恩科技有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种不基于规则的自定义规则稽查方法，涉及电网信息管理，解决了目前的稽查方式智能化程度低，且稽查结果不准确的技术问题。包括知识图谱构建步骤和营销业务稽查步骤；所述知识图谱构建步骤用于通过全面梳理营销稽查规则，构建基于深度学习的智能稽查规则，然后对所述智能稽查规则进行分类组合，形成知识图谱；所述营销业务稽查步骤用于根据所述知识图谱组成稽查的稽查方案本发明的稽查体系引入了深度学习、稽查知识图谱等先进的管理理论和科学的分析方法融入到稽查精益化管理，从而实现健全在线监控工作机制，为电力企业的稽查决策提供科学的依据，推动稽查工作的智能化、精益化进程。
一种基于规则自定义稽查方法

[发明专利]多要素情境自适应推理方法及应用-CN202110572122.8在审
发明人：李攀硕;万力衡;鲁仁全;周琪;李鸿一 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：为了解决现有技术的不足，本发明提供一种多要素情境自适应推理方法及应用，包括：通过知识图谱中的知识实体与知识进行关联，得到表示学习混合规则知识迭代推理过程；基于所述表示学习混合规则知识迭代推理过程，寻找与不同产业链情境存在有效强关联的要素，建立复杂产业链情境与不同要素的类别匹配规则；基于熵值分析法获得复杂产业链情境的多要素关联的权重；通过所述类别匹配规则，分析不同情境对应的要素；再结合所述复杂产业链情境的多要素关联的权重，获得多要素情境的自适应推理方法本发明能够确定多要素情境的类别匹配规则，而且通过熵值分析法，确定不同生产要素对产业链决策的影响权重，实现多样时变的复杂产业链情境的自适应推理。
要素情境自适应推理方法应用

[发明专利]实体挖掘系统和方法-CN201611089730.9有效
发明人：张喜媛;曾刚;何戬 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2016-12-01 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种实体挖掘系统和方法，该系统包括：标注单元，配置用于获取当前领域的第一组知识信息和若干实体，根据该若干实体对第一组知识信息进行标注；规则挖掘单元，配置用于从标注实体的第一组知识信息中筛选若干关联的高频词汇，并筛选若干高频词汇中共现频率最高的若干词组以生成有序关联规则；实体挖掘单元，配置用于获取当前领域的第二组知识信息，根据有序关联规则对第二组知识信息进行挖掘，得到若干实体候选；过滤单元，配置用于根据预定的过滤规则对各实体候选进行过滤本发明利用有序关联规则进行实体挖掘，提高了实体挖掘的准确率，并对挖掘结果进行有效过滤，保障了挖掘结果的准确性。
实体挖掘系统方法

[发明专利]一种基于混合推理的物联网专家系统实现方法及系统-CN202010498477.2有效
发明人：吴旭;吴云鹤;李晓榕 -专利权人：深圳市酷开网络科技股份有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合推理的物联网专家系统实现方法及系统，所述方法包括：将物联网设备加入已建立的物联网云平台，并将物联网设备的状态变化实时发送给物联网云平台；将多种知识提取方法有机组合，形成不同智能程度的混合知识库；将混合知识库中的规则或知识进行集成，形成供推理使用的推理引擎；根据状态信息和环境状态信息进行拓展关联信息，将关联信息输入到推理引擎中进行推理和决策；将排序后的规则以及相应的推理决策原因返回给物联网云平台，并由物联网云平台向用户发送具体的规则产生原因；接收用户根据物联网设备运行状态及相关规则推理过程的解释，并向物联网云平台反馈规则的准确度，提升了知识推理的智能化和准确化。
一种基于混合推理联网专家系统实现方法系统

[发明专利]一种融入R型协调器的KDK系统-CN200510086965.8无效
发明人：杨炳儒 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2005-11-23 - 公布日： 2006-04-19 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种融入R型协调器的KDK系统，属于知识库中的知识发现技术领域。包括中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述数字计算机的存储器存储有基础数据库和合成知识库；所述的合成知识库在相应的论域内，以属性为基础将规则库类化为若干规则子库，每一规则子库表征了一类属性。本发明的优点在于：由双基融合机制与融入R型协调器的KDK系统的结构模型，派生出基于知识库中事实与规则的广义归纳算法。经实验表明：与基于事实和规则的KDK算法相比，基于卡尔纳普和柯恩归纳逻辑的广义归纳算法的有效性与可扩展性更高。
一种融入协调 kdk 系统

[发明专利]一种融入R型与S型协调器的KDK系统-CN200510086964.3无效
发明人：杨炳儒 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2005-11-23 - 公布日： 2006-04-19 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种融入R型与S型协调器的KDK系统，属于知识库中的知识发现技术领域。包括中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述数字计算机的存储器存储有基础数据库和合成知识库，其特征在于：所述的合成知识库在相应的论域内，以属性为基础将规则库类化为2～10规则子库，每一规则子库表征了一类属性本发明的优点在于：由双基融合机制与KDK结构模型派生出基于知识库中事实与规则的KDK*归纳算法。经实验表明：与基于事实和规则的KDK算法相比，基于卡尔纳普和柯恩归纳逻辑的KDK挖掘算法的有效性与可扩展性更高。
一种融入协调 kdk 系统

[发明专利]一种基于关系抽取的知识库融合方法-CN202210232531.8有效
发明人：叶东;肖岩;李晖;王日昆;孙兆伟 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/20 文献下载
摘要：一种基于关系抽取的知识库融合方法，本发明涉及基于关系抽取的知识库融合方法。本发明的目的是为了解决现有知识融合方法忽略了文本中不同表述方式而语义相同的潜在合并内容，无法将属于同一知识的不同实体进行有效合并的问题。一种基于关系抽取的知识库融合方法过程为：步骤1：文本数据预处理；步骤2：关系规则抽取，获取关系规则库；步骤3：使用步骤2获取的关系规则库作为数据驱动，抽取待抽取文本数据中的关系三元组，从而构建统一的知识库
一种基于关系抽取知识库融合方法

[发明专利]基于Decision Transformer的序列生成式知识推理方法及系统-CN202211168517.2在审
发明人：夏毅;罗军勇;兰明敬;周刚;陈晓慧;李志博;卢记仓;刘铄;王世宇;朱秀宝;王凌;李珠峰 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-09-24 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明属于知识图谱技术领域，特别涉及一种基于Decision Transformer的序列生成式知识推理方法及系统，提取目标知识图谱中实体及实体间关系，并在目标知识图谱中归纳结构化的规则序列；构建用于知识推理和图谱环境动态交互的Decision Transformer推理模型，其中，Decision Transformer推理模型在与图谱环境进行动态交互时，采用规则引导方式构建推理模型的训练路径样本，并利用该训练路径样本来训练Decision Transformer推理模型，以学习路径中规则学历中共现能力；以提取的实体及实体间关系和规则序列为基础，通过Decision Transformer推理模型进行知识推理，并输出推理结果本发明通过与图谱环境动态交互的序列生成式推理过程，根据当前的推理状态，利用Decision Transformer架构并行地处理推理序列，生成式地推理下一步动作，实现更加快速的知识推理，提高推理效率、增强推理可解释性
基于 decision transformer 序列生成知识推理方法系统