[发明专利]一种针对制造业加工设备信息图谱的超图构建方法

说明书

本发明涉及一种针对制造业加工设备信息图谱的超图构建方法，包括：创建制造业加工设备模型的节点，标识节点具备的属性，并编辑节点之间的固有联系；获取用户针对制造业加工设备信息图谱的知识需求数据；基于所述知识需求数据，提取出用于超图构建的特征数据，所述特征数据包括实体名称，以及所述属性或所述固有联系中至少其中之一；根据所述特征数据，从创建的节点中形成多个联系圈，每一所述联系圈中的节点，具备相同的实体名称，或者具备相同的属性，或者与其他节点含有相同的固有联系；将所述多个联系圈进行关联。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，尤其是涉及一种针对制造业加工设备信息图谱的超图构建方法。

背景技术

制造模式总是随着生产发展水平及市场发展而进步的。早期的手工作坊模式效率低，难以完成大批量的生产。从19世纪至20世纪，在机械化技术和电气化技术的支持下，大量生产模式开始在制造业中占据主导地位，大大提高了生产率，降低了产品成本。进入21世纪，随着计算机技术、人工智能技术的进步，越来越多的国家提出了智能制造的概念和战略。

新一代制造模式下，设备信息化和智能化程度提升。在工业界，出于知识研究、学习和传承的需要，制造业信息图谱的技术也在探索和发展。传统技术上，制造业信息图谱属于一种简单图，由此对制造业信息图谱的应用，例如知识智能推荐仅能推荐一些单点信息，具有信息孤岛的缺陷。目前，对于制造业信息图谱的超图研究尚属于空白阶段，如何使得信息图谱的知识更加动态化和个性化的关联，涵盖更广泛的知识领域是目前迫切的需求。

发明内容

有鉴于此，有必要针对上述的问题，提供一种针对制造业加工设备信息图谱的超图构建方法，能够将制造业信息图谱的知识更加动态化和个性化的关联，涵盖的领域广泛，符合知识研究和学习的需要。

一种针对制造业加工设备信息图谱的超图构建方法，包括：

创建制造业加工设备模型的节点，标识节点具备的属性，并编辑节点之间的固有联系；

获取用户针对制造业加工设备信息图谱的知识需求数据；

基于所述知识需求数据，提取出用于超图构建的特征数据，所述特征数据包括实体名称，以及所述属性或所述固有联系中至少其中之一；

根据所述特征数据，从创建的节点中形成多个联系圈，每一所述联系圈中的节点，具备相同的实体名称，或者具备相同的属性，或者与其他节点含有相同的固有联系；

将所述多个联系圈进行关联。

所述标识节点具备的属性的步骤，包括：

根据节点的地域或功能特点，将节点标识为系统、子系统、构件、零件或元素。

所述编辑节点之间的固有联系的步骤，包括：

对节点之间的联系进行WHAT/HOW/WHY分析，分别代表产品分类类型、产品生产方式以及产品质量参数。

所述获取用户针对制造业加工设备信息图谱的知识需求数据的步骤，包括：

获取用户针对制造业加工设备信息图谱的检索数据，或者获取用户针对制造业加工设备信息图谱的用户习惯数据。

将所述多个联系圈进行关联的步骤，包括：

采用广度优先搜索的Dijkstra算法将所述多个联系圈进行关联。

所述采用广度优先搜索的Dijkstra算法将所述多个联系圈进行关联的步骤，包括：

步骤1，定义关联联系圈，从所述多个联系圈中确定起始联系圈，并将起始联系圈添加到关联联系圈；

步骤2，从起始联系圈开始，广度优先遍历关联联系圈，获取并记录关联联系圈的路径长度；