[發明專利]一種車輛報警數據知識圖譜構建方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202011640728.2
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112699171A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 張濤;劉永亮;褚波
• 申請（專利權）人: 東軟睿馳汽車技術（沈陽）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/28;G06F40/289;G06F40/30;G06F16/36
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉曉菲

本申請公開了一種車輛報警數據知識圖譜構建方法及相關裝置，針對多類車輛報警數據，其中不同類別車輛報警數據的組合中可能會存在不同類別車輛報警數據的關聯關系，為了找到不同類別車輛報警數據的關聯關系，可以根據不同類別車輛報警數據的組合建立多目標優化模型，并根據多目標進化算法對建立的多目標優化模型進行求解，確定出不同類別車輛報警數據的關聯關系，由此，通過構建多目標優化模型，利用多目標進化算法進行尋優，能夠自動的挖掘出多類車輛報警數據之間存在的關聯關系，挖掘過程省時省力，提高了挖掘效率，同時，采用知識譜方式展示多類車輛報警數據之間的關聯關系，可以更好地為后續報警故障分析提供可視化依據。

技術領域

本發明涉及大數據處理技術領域，尤其是涉及一種車輛報警數據知識圖譜構建方法及相關裝置。

背景技術

隨著科學技術的發展，在車輛成為人們生活中主要的代步工具后，人們對車輛的安全也提出了更高的要求，希望可以在車輛出現問題之前對車輛的故障進行預警。

目前，故障預警方式一般為將車輛數據輸入至算法模型，訓練算法模型使其學習到車輛數據的特性，然后通過訓練好的算法模型預測車輛數據是否會出現故障。但是，該方式只能進行車輛數據的預測，無法從車輛數據中挖掘到車輛數據之間的關聯關系，從而無法找到車輛故障的原因，可解釋性差。

發明內容

針對上述問題，本申請提供一種車輛報警數據知識圖譜構建方法及相關裝置，用于挖掘車輛報警數據之間的關聯性，以便用于解釋車輛故障的原因。

本申請第一方面提供一種車輛報警數據知識圖譜構建方法，所述方法包括：

獲取多類車輛報警數據；

根據所述多類車輛報警數據中不同類別車輛報警數據的組合建立多目標優化模型；

根據多目標進化算法對所述多目標優化模型進行求解，確定所述不同類別車輛報警數據的關聯關系；

根據所述關聯關系構建車輛報警數據知識圖譜。

可選的，所述多類車輛報警數據包括第一類數據和第二類數據，所述根據所述多類車輛報警數據中不同類別車輛報警數據的組合建立多目標優化模型，包括：

根據所述多類車輛報警數據中不同類別車輛報警數據的組合，以置信度和提升度為目標建立多目標優化模型；其中，所述置信度為所述第一類數據在所述第二類數據呈現報警狀態的情況下也呈現報警狀態的概率，所述提升度為所述第一類數據和所述第二類數據之間的關聯程度。

可選的，所述以置信度和提升度為目標建立多目標優化模型，包括：

以支持度、置信度和提升度為目標建立多目標優化模型；其中，所述支持度為所述第一類數據和所述第二類數據同時呈現報警狀態的頻率。

可選的，所述多目標進化算法的編碼方式為：

所述多類車輛報警數據中每一類車輛報警數據用兩位編碼表示，其中第一位編碼標識所在類別車輛報警數據與其他類別車輛報警數據的組合關系，第二位編碼標識所述所在類別車輛報警數據與所述其他類別車輛報警數據的因果關系。

可選的，所述根據多目標進化算法對所述多目標優化模型進行求解，確定所述不同類別車輛報警數據的關聯關系，包括：

根據多目標進化算法對所述多目標優化模型進行求解的過程中，采用阿爾法支配控制支配權重，確定所述不同類別車輛報警數據的關聯關系。

可選的，所述不同類別車輛報警數據的關聯關系為一類車輛報警數據和另一類車輛報警數據的關聯關系。

可選的，所述車輛報警數據包括充電狀態報警數據、單體電芯電壓報警數據、單探針溫度報警數據、電池包電壓報警數據、驅動電機溫度報警數據、驅動電機轉速報警數據、電機控制器溫度報警數據中的至少兩種。