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申请/专利权人：西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司

摘要：本发明公开一种经验知识辅助隧道支护智能决策的知识图谱补全方法及装置，包括获取隧道的环境参数和支护参数等数据；根据获取数据构建知识图谱，同时构建知识图谱规则挖掘推理模型：将训练样本输入到构建好的知识图谱规则挖掘推理模型中进行规则挖掘和推理，通过规则挖掘和推理，可以得到新的三元组；将推理得出的新三元组和原有知识图谱三元组送入知识图谱嵌入学习模型中，并通过循环模型训练后新增结论，对知识图谱进行补全；根据补全后的知识图谱，实现对开挖支护方案的决策。本发明具有良好的适用性，能够有效解决实际隧道支护中数据分散、多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的问题，从而有效地辅助隧道支护的智能决策过程。

主权项：1.一种经验知识辅助隧道支护智能决策的知识图谱补全方法，其特征在于，包括：S1、获取隧道的环境参数、支护参数以及支护方案；S2、根据获取的环境参数、支护参数以及支护方案确定实体以及关系，构建知识图谱；S3、构建基于知识图谱规则挖掘推理模块，并将训练样本输入到构建好的规则挖掘推理模块中进行训练，生成新三元组；所述基于知识图谱的规则挖掘推理模块包括规则挖掘模块和规则推理模块；所述规则挖掘模块将规则挖掘过程作为一个序列到序列的任务，包含编码器单元和解码器单元；所述编码器单元，将子图的结构转换为一个序列，通过在注意力机制计算过程中添加关系信息修改注意机制，从头部实体的子图中提取上下文信息，更好地捕捉到实体与其相关关系之间的语义信息；所述解码器单元从编码器单元输出中聚合子图信息，并为每一个推理步骤生成关系的概率，通过规则挖掘模块增强了推理的可解释性和领域知识转移的鲁棒性；所述知识图谱规则推理模块采用正向链的方法；正向链接将知识图中当前存在的事实与所有已知规则的前提进行匹配，以确定可以满足的规则；推导出所选规则的结论，如果这些结论还不在知识图中，则将其添加为新的事实，直到没有新的结论产生为止；S4、构建知识图谱联合嵌入学习模型，将推理出的三元组和原知识图谱的三元组输入到模型中进行联合训练；S5、将联合训练后的结论新增到原有知识图谱，对知识图谱进行迭代更新，实现知识图谱补全；S6、根据补全后的知识图谱，辅助施工方案及参数进行相关决策。

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百度查询： 西南交通大学 中国国家铁路集团有限公司 一种经验知识辅助隧道支护智能决策的知识图谱补全方法及装置