[发明专利]实现用户需求智能匹配的减速电机协同制造方法和系统

权利要求书

1.一种实现用户需求智能匹配的减速电机协同制造方法，其特征在于，包括：

获取减速电机需求信息、装配能力信息、零部件需求信息、零部件供给信息，所述减速电机需求信息包括减速电机订单，所述零部件需求信息包括零部件订单；

提取所述减速电机需求信息、装配能力信息、零部件需求信息、零部件供给信息的特征，构成多个知识图谱节点；

使用有向边连接各个所述知识图谱节点，并计算每个有向边的权重，构建知识图谱；

将所述知识图谱输入预设训练好的匹配神经网络模型，得到减速电机协同制造方案，所述方案包括每日零部件供给数量和装配数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述零部件供给信息包括各个零部件供给厂商的生产能力和销售数量范围，所述装配能力信息包括减速电机组装厂商的生产能力。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述提取所述减速电机需求信息、装配能力信息、零部件需求信息、零部件供给信息的特征，构成多个知识图谱节点，包括：

将所述减速电机需求信息、装配能力信息、零部件需求信息、零部件供给信息中相同类型的文本进行聚类，生成一个或者多个聚类文本集；

识别每个所述聚类文本集中文本之间的基本文本属性关系；

提取所述聚类文本集中每一个聚类文本的特征词，得到特征词集，并识别所述特征词集中特征词之间的特征词属性关系；

汇总所述基本文本属性关系和所述特征词属性关系，生成节点属性关系，将所述节点属性关系和所述特征词集分别转换为节点属性关系向量和特征词向量集，将所述特征词向量集作为多个知识图谱节点，将所述节点属性关系向量作为有向边。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述识别所述聚类文本集中文本之间的基本文本属性关系，包括：提取所述聚类文本集中的实体词语；根据提取的所述实体词语，及利用预设的实体属性关系图确定所述聚类文本集中文本之间的基本文本属性关系。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述提取所述聚类文本集中每一个聚类文本的特征词包括：对所述每一个聚类文本进行分词，得到词语集，根据所述词语集，执行所述特征词的提取。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述对所述每一个聚类文本进行分词，得到词语集，包括：删除所述聚类文本中的停用词，得到目的聚类文本；筛选所述目的聚类文本中的词条，生成初始词条集；对所述初始词条集进行前缀切分，得到所述词语集。

7.根据权利要求3-6任一项所述的方法，其特征在于，

所述使用有向边连接各个所述知识图谱节点，并计算每个有向边的权重，构建知识图谱，包括：

使用有向边连接各个所述知识图谱节点；

根据相邻节点的词向量嵌入表示，确定相邻节点间边的权重，公式如下：

，其中和分别表示第i个节点和第j个节点的词向量嵌入表示；

根据所述节点、有向边、权重，构建知识图谱。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述将所述知识图谱输入预设训练好的匹配神经网络模型，得到减速电机协同制造方案，包括：

训练样本集构造阶段，依据语义强度对知识图谱中的实体关系进行划分，基于划分后的各实体关系组来产生不同路径长度的训练样本集；

词嵌入深度学习阶段，通过构造由word2vec编码器、卷积神经网络、门控循环单元网络、softmax分类器以及逻辑回归器组成的三任务深度神经网络结构，然后以所述训练样本集为输入来迭代优化深度神经网络结构的参数，完成训练；

将所述知识图谱输入所述训练好的匹配神经网络模型，得到减速电机协同制造方案。