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申请/专利权人：中铁建网络信息科技有限公司;中国铁建股份有限公司

摘要：本发明提出一种基于云平台的铁路工程设计知识库构建方法，应用于云平台，方法包括：利用云平台收集多模态数据，并设计分布式文件系统存储预处理后的数据，并建立数据索引机制对多模态数据进行数据检索；利用深度学习模型对这些多模态数据进行智能解析；从多模态数据的特征向量中识别和抽取铁路工程设计中的实体和关系构建知识图谱，然后采用图神经网络对知识图谱进行训练；自动化设计建议和优化方案；构建基于联邦学习的跨铁路工程设计机构共享模型进行知识共享与隐私保护；设计强化学习模型对仿真环境进行训练，根据训练好的强化模型自动生成铁路工程的设计方案。本发明为铁路工程设计提供了一种高效、智能、可靠的知识库构建方法。

主权项：1.一种基于云平台的铁路工程设计知识库构建方法，应用于云平台，其特征在于，所述方法包括：S1、利用云平台收集多模态数据并对多模态数据进行预处理，并在设计分布式文件系统存储预处理后的数据，并建立数据索引机制对多模态数据进行数据检索；其中，所述多模态数据包括文本数据、图像数据和视频数据；S2、利用深度学习模型对这些多模态数据进行智能解析，提取出铁路工程设计的关键信息和技术参数，然后将多模态数据的特征向量进行融合，生成综合的特征表示；其中，使用预训练语言模型对文本数据进行特征提取和解析；对图像数据使用卷积神经网络进行特征提取和解析；对视频数据使用三维卷积神经网络进行特征提取和解析；S3、从多模态数据的特征向量中识别和抽取铁路工程设计中的实体和关系构建知识图谱，然后采用图神经网络对知识图谱进行训练；S4、根据训练好的知识图谱开发智能查询系统，进行自动化设计建议和优化方案，包括：S401、用户输入设计需求，智能查询系统使用预训练语言模型将自然语言的需求转化为特征向量表示；S402、根据特征向量表示在知识图谱中进行查询，计算用户需求特征向量与知识图谱中每个节点特征向量的相似度，匹配设计要素和关系；S403、根据查询结果通过图神经网络进行推理，利用相似度计算候选节点与其邻居节点之间的关系权重得到最终相似度，根据最终相似度值对候选节点进行排序，选取相似度最高的节点及其关联的设计要素生成优化建议；S404、收集用户对设计建议进行反馈，记录反馈信息，基于反馈信息，调整图神经网络的参数，同时引入反馈调整项，更新图神经网络的损失函数，表示如下： ;其中，为引入反馈调整项后的损失函数，为原始损失函数，为用户反馈，为当前节点特征向量，为目标节点特征向量，为反馈调整项系数；S5、构建基于联邦学习的跨铁路工程设计机构共享模型在多个铁路设计机构之间进行知识共享与隐私保护；S6、构建铁路工程设计的仿真环境，然后设计强化学习模型对仿真环境进行训练，根据训练好的强化模型自动生成铁路工程的设计方案，并进行评估和优化。

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