[发明专利]对知识库的业务数据处理信息表进行更新的方法和装置

说明书

根据本发明，提出了一种对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新的方法，包括：获取与业务数据处理信息表中的业务数据的处理规则对应的时间敏感度因子的修正量；读取该处理规则的历史时间敏感度因子；利用所获取的时间敏感度因子的修正量与所读取的历史时间敏感度因子，更新该处理规则的时间敏感度因子；从所述知识库读取该处理规则的可信度；基于更新后的时间敏感度因子与所读取的可信度，来计算该处理规则的排序参数；以及根据所计算出的排序参数，对所述业务数据处理信息表中的该处理规则和与该处理规则对应的业务数据的排序进行更新。

技术领域

本发明涉及一种对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新的方法和装置，能够利用业务数据的处理规则的可信度和时间敏感度因子对该处理规则和与该处理规则对应的业务数据进行排序的更新，从而对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新。

背景技术

知识库(Knowledge Base)，又称为智能数据库或人工智能数据库。知识库是知识工程中结构化、易操作、易利用、全面有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据，由专家经验得到的启发式知识，如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。

如图1所示，在智能工厂中，连接到智能网关的设备不仅有经由工业网关而与其相连的传统的PLC(可编程逻辑控制器)、传感器等设备，而且还有一些与其直接连接的新型传感器、摄像头等设备。新型设备带来了业务数据的丰富多样，如视频、音频和语音数据，温度、湿度、转速等等。另外，随着定制化生产的发展，业务问题与业务规则也势必越来越复杂。为适应这样的形势，可以将知识库应用于工厂(私有云)内及工厂外的公有云内以增加灵活性。

中国专利公开CN103177092A提出了一种对知识库数据进行更新的方案。如图4所示，根据该方案，在步骤S110，获取用户对数据信息的反馈信息；在步骤S120，读取数据信息对应的可信度、反馈次数及反馈信息；在步骤S130，根据所述数据信息对应的可信度、反馈次数及所述反馈信息来更新所述可信度。通过该方案，可有效提高数据访问的准确率。知识库更新可信度的方法为B＝(b*k*cl+c*c2)/(k*c1+c2)(其中b和k分别为读取到的所述数据信息对应的可信度及反馈次数，c为用户对所述数据信息的反馈信息，c1，c2为权值，B为更新后的可信度)。另外，可以根据可信度的大小，对所述数据信息进行重新排序。当访问知识库中的数据信息时，可按照可信度由大到小的顺序依次查询数据信息。当首次查找到匹配的数据信息后，该数据信息便为所有匹配的数据信息中可信度最大的数据信息。

在上述的现有技术的方案中，仅按照可信度的大小对知识库中的数据信息进行排序。但是，在智能工厂生产中通常存在这样的情况：虽然可信度不高，但如果出现必须得到及时处理。例如一些时间紧迫型的任务，如警报的处理需要尽可能快速地响应，警报信息可能根据紧迫程度进行分类，如一级警报、二级警报、三级警报等，每级警报对应的响应时间不同。因此，仅按照可信度的大小的已有排序方式可能存在时间响应不及时的风险。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷提出了本发明。因此，本发明的目的之一是提出一种对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新的方法和装置，能够利用业务数据的处理规则的可信度和时间敏感度因子对该处理规则和与该处理规则对应的业务数据进行排序的更新，从而对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新。

根据本发明，提出了一种对智能工厂的知识库的业务数据处理信息表进行更新的方法，包括：获取与业务数据处理信息表中的业务数据的处理规则对应的时间敏感度因子的修正量；读取该处理规则的历史时间敏感度因子；利用所获取的时间敏感度因子的修正量与所读取的历史时间敏感度因子，更新该处理规则的时间敏感度因子；从所述知识库读取该处理规则的可信度；基于更新后的时间敏感度因子与所读取的可信度，来计算该处理规则的排序参数；以及根据所计算出的排序参数，对所述业务数据处理信息表中的该处理规则和与该处理规则对应的业务数据的排序进行更新。