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江苏科技大学柳大坤获国家专利权

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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种数控编程领域知识图谱构建方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115221333B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210666174.6,技术领域涉及:G06F16/36;该发明授权一种数控编程领域知识图谱构建方法是由柳大坤;方喜峰;龚婵媛;解晨晨;张胜文;张春燕;沈洁;朱鹏程;朱成顺设计研发完成,并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

一种数控编程领域知识图谱构建方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种数控编程领域知识图谱构建方法,步骤如下:数控编程知识收集与分类;数控编程领域知识图谱模式层构建;数控编程领域知识图谱数据层构建;数控编程知识知识融合与推理;数控编程知识图谱知识存储;数控编程领域知识图谱可视化。本发明分析了数控编程领域知识的表示形式,提出了多种策略的知识抽取方法,有效覆盖了整个数控编程领域。因而,基于本发明所构建的数控编程领域知识图谱规模更大、知识种类更全。本发明利用基于本体和语义规则的知识推理方式挖掘出所构建数控编程知识图谱间隐含的语义关系,保证了所构建的知识图谱的知识质量并进一步扩展了数控编程领域知识图谱的规模。

本发明授权一种数控编程领域知识图谱构建方法在权利要求书中公布了:1.一种数控编程领域知识图谱构建方法,其特征在于,包括以下步骤: 1数控编程知识收集:具体包括工艺信息收集、设备状态收集、人员信息收集、编程经验知识收集和编程案例收集; 2数控编程领域知识图谱模式层构建;具体包括局部本体构建、CAM领域通用本体构建、语义规则构建; 3数控编程领域知识图谱数据层构建;具体包括分别包括基于关系数据库映射的结构化数据知识抽取方法、基于NLP的非结构化文本数据知识抽取方法和基于CAM数控编程案例的知识抽取方法; 4局部知识图谱知识融合与知识推理;具体包括局部知识图谱的知识融合和基于通用本体和规则的知识推理; 5数控编程领域知识图谱知识存储; 6数控编程领域知识图谱知识可视化; 所述步骤2具体为: 2.1构建局部本体:所述局部本体是指4M1E本体,包括Man局部本体、Machine局部本体、Material局部本体、Method局部本体和Environment局部本体;其中,Man局部本体是指通过数控编程人员经验、操作人员能力、领域专家建议和企业管理人员加工意图建立的局部本体;Machine局部本体是指根据加工机床信息、数控系统信息、刀具信息和夹具信息所构建的局部本体;Material局部本体是指根据加工特征信息、材料信息所构建的局部本体;Method局部本体是指根据数控加工方法、刀具路径方法、切入切出方法、刀具避让方法、坐标系设定方法构建的局部本体;Environment局部本体是指根据车间加工环境信息所构建的局部本体,具体是指根据刀具状态、机床状态和工作台工况构建的局部本体; 2.2构建CAM数控编程领域通用本体; 2.3构建数控编程语义规则; 步骤3中,所述的基于关系数据库映射的结构化数据知识抽取方法具体为: 3.1利用收集得到的数控编程知识中分别建立数控工艺信息库、车间状态信息库、操作人员信息库; 3.2建立关系数据库存储模型,将这些数据存放在关系型数据库中,利用关系数据库的主键和外键设定数据间的关联关系; 3.3利用所构建的局部本体与RDF数据库映射协议对建立的数据库进行本体关系映射,得到以RDF形式存在的编程动态信息知识集; 3.4根据收集得到的非结构化的数控编程知识,构建了数控编程文本数据集;同时,技术人员人工对当前数控编程知识的实体和关系进行分类; 3.5文本数据预处理;从文本数据集中构建用于三元组抽取的数据集,经过文本数据集预处理后,文本中的每一行会作为一个抽取样本; 3.6训练NLP实体识别模型和NLP关系识别模型;应用实体、关系分类结果和文本预处理后的数据集来分别训练基于NLP的实体和关系算法抽取模型; 3.7应用训练得到的实体和关系识别模型对文本数据集进行三元组抽取,其中NLP实体抽取模型抽取得到的结果对应三元组的头节点和尾节点,NLP关系抽取模型抽取得到的结果对应三元组的头节点和尾节点之间的关系; 3.8应用模式层中的局部本体对抽取得到的三元组知识进行校验; 3.9应用校验后的三元组构建数控编程经验知识图谱。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人江苏科技大学,其通讯地址为:212003 江苏省镇江市京口区梦溪路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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