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申请/专利权人：沈阳安华晟源信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的目标路径挖掘方法，涉及故障识别处理技术领域，用于解决设备故障识别不准确的问题。所述方法包括以下步骤：本发明通过对工业的智能制造方面产生的原始文本数据进行获取并预处理，将预处理后数据构建出知识图谱以及句向量，根据获得的句向量进行计算得到三元组中句子之间的相似度，确定句向量之间的语义距离，根据语义距离对知识图谱三元组进行二分类，并对设备故障所产生的报警信息进行分析，确定产生故障报警中故障的关联路径情况，确定决策方案，并获取设备故障分析过程中产生的决策影响信息分析，根据产生的识别信号，进行相应的故障溯源和管理，从而提高了故障识别的准确性。

主权项：1.一种基于知识图谱的目标路径挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤；对工业的智能制造方面产生的原始文本数据进行获取并预处理，将预处理后数据构建出知识图谱；使用文本摘要和关键词提取的图算法生成知识图谱三元组的句向量，根据获得的句向量进行计算得到三元组中句子之间的相似度，使用欧氏距离确定句向量之间的语义距离，根据语义距离对知识图谱三元组进行二分类；进行二分类后对设备故障所产生的报警信息进行分析，确定产生故障报警中故障的关联路径情况，并根据故障案例的属性确定决策方案；获取设备故障分析过程中产生的决策影响信息，确定设备故障案例与目标路径之间的一致性情况，并根据产生的识别信号，进行相应故障溯源和管理；对工业的智能制造方面产生的原始文本数据进行获取并预处理，包括：对原始文本数据进行清洗，使用最大匹配法从左到右或从右到左扫描文本，选取词典中最长的匹配词语作为分词结果，使用最大概率法基于条件概率模型来选择最优的分词路径；使用统计模型确定词语的词性，统计模型包括隐马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场；通过实体识别技术识别原始文本中涉及的实体与命名实体，使用自然语言处理技术从原始文本中抽取实体之间的关系；获取设备故障分析过程中产生的决策影响信息，确定设备故障案例与目标路径之间的一致性情况，具体步骤如下：决策影响信息包括属性适配信息、排序准确信息；属性适配信息包括属性转化稳定指数，排序准确信息包括精度增益指数：将属性转化稳定指数、精度增益指数进行联立生成路径识别准确系数；属性转化稳定指数、精度增益指数与路径识别准确系数成正比关系；精度增益指数、属性转化稳定指数的获取逻辑分别为：获取决策方案的排序结果，获取预期排序与实际排序的比值作为排序精度值px，建立排序精度值集合，v为正整数，获取在故障设备进行报警下所有决策方案的精度均值：，式中，GS表示故障路径个数，获取前N个排序结果计算预期增益值，计算表达式为：，计算理想增益值，计算表达式为：，基于理想增益值、预期增益值与精度均值计算的带精度增益指数，计算表达式为：；获取设置为反向属性与正向属性的属性评价指标值，将反向属性的评价值指标值进行求倒数并与正向属性联立建立属性矩阵S，将属性矩阵的每一列属性值进行平方和归一化得到标准矩阵B，获取标准矩阵中属性的负理想解和正理想解与实际属性值，计算属性贴合值：，对各属性建立属性贴合值集合，u为正整数，计算属性转化稳定指数，计算表达式为：；将属性转化稳定指数、精度增益指数进行联立生成路径识别准确系数，步骤包括：将获取到的属性转化稳定指数、精度增益指数联立计算，生成路径识别准确系数，将路径识别准确系数标定为，依据的公式为：，式中，分别为属性转化稳定指数、精度增益指数的预设比例系数，且均大于0；并根据产生的识别信号，进行相应故障溯源和管理，具体步骤包括：将生成的路径识别准确系数与识别状态判定阈值进行比对；若路径识别准确系数大于识别状态判定阈值，则生成为路径识别稳定信号，无需额外的维护或处理；若路径识别准确系数小于或等于识别状态判定阈值，则生成路径识别异常信号，对生成路径进行调控管理。

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