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基于深度学习的工艺知识图谱构建及其应用

作者：王宇东,张琦,马雅丽,等. 日期：2024-12-24/span> 浏览：250 查看PDF文档

基于深度学习的工艺知识图谱构建及其应用*

王宇东,张琦,马雅丽*,王智

(大连理工大学机械工程学院,辽宁大连 116024)

摘要:针对现有的零件工艺知识分散度高、结构性弱、复用性差等问题,提出了一种基于深度学习技术的工艺知识图谱构建和工艺重用方法。首先,分析了工艺知识结构,并建立了工艺知识图谱模式层;其次,搭建了深度学习知识抽取算法,并以工艺知识图谱模式层作为数据模式抽取了工艺知识，建立了工艺知识图谱的数据层;然后,基于图神经网络深度学习算法,搭建了工艺知识推理模型,将其作为工艺推荐基础;最后,搭建了零件工艺知识图谱可视化系统,并以行星架类零件为例,验证了工艺知识的检索和推荐功能。研究结果表明：该方法在工艺知识上的识别准确率达到了80%以上,工艺推荐准确率达到了70%以上,相比以往模型有所提高,证明了该方法在工艺知识图谱自动化构建和工艺重用上的有效性和可行性。

关键词:工艺知识结构;深度学习技术;工艺重用;知识抽取;知识推理模型;图神经网络;模式层和数据层

中图分类号:TH16;TP391文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)12-2220-12

本文引用格式:

王宇东,张琦,马雅丽,等.基于深度学习的工艺知识图谱构建及其应用［J］.机电工程,2024,41(12):2220-2231.

WANG Yudong, ZHANG Qi, MA Yali, et al. Construction and application of process knowledge graph based on deep learning［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(12):2220-2231.