[發明專利]一種智能供熱閥門控制知識圖譜的構建方法和系統

有效

• 申請號: 202011139490.5
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112231492B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 王小東;李佐民
• 申請（專利權）人: 北京天地和興科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06N5/025;F16K31/02
• 代理公司: 北京快幫專利代理事務所(普通合伙) 16087
• 代理人: 孫婷婷

1.一種智能供熱閥門控制知識圖譜的構建方法，其特征在于：包括以下步驟：

A.獲取待處理供熱數據；

B.構建、生產供熱知識圖譜；

C.優化、維護供熱知識圖譜；

所述步驟A包括以下步驟：

A1、實時數據模塊根據業務知識圖譜的構建需求建立采集規則，根據規則選擇合適的方式獲取相關的供熱現場數據；

A2、網絡知識模塊在網絡上，根據弱規則的方式獲取供熱相關數據；

A3、歷史數據模塊根據弱規則的方式，導入離線收集的供熱相關數據；

A4、數據采集模塊做數據有效性判斷，初步判別數據的正確性、合法性，一般不做去重、合并操作；數據采集模塊主動剔除無效數據；

A5、數據采集模塊判斷數據的類型是否為關系型數據；

A6、如果是關系型數據，數據采集模塊將數據傳輸給關系型數據模塊，由關系型數據模塊存儲；

A7、如果是非關系型數據，數據采集模塊將數據傳輸給數據倉庫模塊，由數據倉庫模塊存儲；

步驟A6中，關系型數據不僅包含由規則指定收集的關系型數據，而且包含從網絡上和離線收集的關系型數據；

步驟A7中，構建知識圖譜的數據還包含網絡上和離線收集的海量非關系型數據；

所述步驟B包括以下步驟：

B1、圖數據模塊分析預測閥門開度業務需求，確定供熱閥門控制知識圖譜的數據格式；

B2、深度學習模塊針對知識圖譜的數據挖掘需求，選擇增量學習算法、在線學習算法和各種關聯分析規則；

B3、數據分類模塊針對不同深度挖掘算法實現對輸入數據的要求，預處理待輸入的分析數據，提高挖掘算法的效率；

B4、增量學習模塊深度挖掘數據倉庫模塊中存儲的歷史數據；

B5、在線學習模塊深度挖掘數據倉庫模塊中存儲的網絡知識數據；

B6、關聯分析模塊分析關系型數據模塊中存儲的實時數據；

B7、深度學習模塊統一處理B4、B5、B6輸出的知識數據變化，融合同類知識，驗證知識調整知識概率值；

B8、深度學習模塊將新挖掘出的實體、類型、關系信息存入圖數據模塊維護；

B9、深度學習模塊將重復、高頻的信息存入關系型數據模塊維護；

B10、知識應用模塊，提供知識圖譜的應用接口；

所述步驟C包括以下步驟：

C1、圖數據模塊獲取閥門開度知識圖譜結構設計需求，跟新供熱閥門控制知識圖譜的數據格式；

C2、深度學習模塊針對知識圖譜的數據挖掘需求，選擇增量學習算法、在線學習算法和各種關聯分析規則；

C3、數據分類模塊針對不同深度挖掘算法實現對輸入數據的要求，預處理待輸入的分析數據，提高挖掘算法的效率；

C4、增量學習模塊深度挖掘數據倉庫模塊中存儲的歷史數據；

C5、在線學習模塊深度挖掘數據倉庫模塊中存儲的網絡知識數據；

C6、關聯分析模塊分析關系型數據模塊中存儲的實時數據；

C7、深度學習模塊統一處理C4、C5、C6輸出的知識數據變化，融合同類知識，驗證知識調整知識概率值；

C8、深度學習模塊挖掘出新的業務補充知識，基于新知識更新知識圖譜結構設計需求，下一步流程跳轉到C1。

2.根據權利要求1所述的一種智能供熱閥門控制知識圖譜的構建方法，其特征在于：所述步驟B7中，深度學習模塊處理的知識數據不僅包含從現有數據中挖掘出的關聯關系，而且包含從實時數據中挖掘出的關聯關系；兩者之間相互支撐，來融合同類知識和驗證知識調整知識概率值，有效的提高了基于片段信息挖掘出來的知識的準確性，步驟B10中，知識圖譜的應用接口包括SDK、可執行程序、小程序、APP；應用形式包括關系可視化、查詢、一問一答、推薦知識圖譜應用。

3.根據權利要求1所述的一種智能供熱閥門控制知識圖譜的構建方法，其特征在于：所述步驟C8中，基于新知識提出的知識圖譜結構設計需求，包括對原有知識圖譜結構元素的增加、刪除、調權，還包括增加、刪除新的附屬知識圖譜結構。

4.一種智能供熱閥門控制知識圖譜的系統，系統實施如權利要求1所述，其特征在于：包括數據采集模塊(1)、知識圖譜模塊(5)、深度學習模塊(9)、數據儲存模塊(13)；

所述數據采集模塊(1)包括歷史數據模塊(2)、網絡知識模塊(3)、實時數據模塊(4)，所述知識圖譜模塊(5)包括數據分類模塊(6)、知識沉淀模塊(7)、知識應用模塊(8)，所述深度學習模塊(9)包括在線學習模塊(10)、增量學習模塊(11)、關聯分析模塊(12)，所述數據儲存模塊(13)包括關系型數據模塊(14)、圖數據模塊(15)、數據倉庫模塊(16)；

所述數據采集模塊(1)的輸出端與深度學習模塊(9)的輸入端電連接，所述深度學習模塊(9)與知識圖譜模塊(5)的輸入端電連接，所述知識圖譜模塊(5)的輸出端與數據儲存模塊(13)的輸入端電連接，所述歷史數據模塊(2)的輸出端與增量學習模塊(11)的輸入端電連接，所述網絡知識模塊(3)的輸出端與在線學習模塊(10)的輸入端電連接，所述實時數據模塊(4)的輸出端與關聯分析模塊(12)的輸入端電連接。