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工业过程领域规则知识获取方法

工业过程领域规则知识获取方法

IPC分类号 : G06N5/02,G06N7/00,G06F17/18

申请号
CN202110186773.3
可选规格

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  • 专利类型:
  • 法律状态: 有权
  • 公开号: CN112529185B
  • 公开日: 2021-03-19
  • 主分类号: G06N5/02
  • 专利权人: 中国科学院自动化研究所

专利摘要

专利摘要

本申请涉及工业过程领域规则知识获取方法,包括:建立领域规则库,建立语义知识库,将领域规则库和语义知识库合并,实现领域规则知识库的增广更新;领域知识表示与提取:利用加权的一阶逻辑规则描述工业过程领域知识,构成一阶逻辑规则训练样本集合;领域规则知识库构建:应用概率软逻辑和所述一阶逻辑规则训练样本集合进行权重学习,实现对未加权的规则加权;建立语义知识库的方法包括:利用机器学习算法进行规则学习,得到关于多源数据语义信息变化时优化决策语义变化的一阶逻辑规则。

权利要求

1.工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,包括:

建立领域规则库,建立语义知识库,将领域规则库和语义知识库合并,实现领域规则知识库的增广更新;

所述建立领域规则库的方法包括:

领域知识表示与提取:利用加权的一阶逻辑规则描述工业过程领域知识,构成一阶逻辑规则训练样本集合;

领域规则知识库构建:应用概率软逻辑和所述一阶逻辑规则训练样本集合进行权重学习,实现对未加权的规则加权;

建立语义知识库的方法包括:利用机器学习算法进行规则学习,得到关于多源数据语义信息变化时优化决策语义变化的一阶逻辑规则;

所述加权的一阶逻辑规则的具体形式为,N元谓词P表达某一个工业过程对象D在条件C1,…,Cn下的性质、状态或属性为DS,则P(D,C1,…,Cn,Ds)为原子;

所述加权一阶逻辑规则来表达某个优化决策问题与导致该问题一系列原因之间的关系如下:

该条规则表示工业过程对象D1、D2、…、Dl在特定条件下的状态导致优化决策问题Q的结果为R;

其中,

P1、P2、…、Pl、PR是谓词;

D1、D2、…、Dl、R是变量;

l表示一条规则中工业过程对象进行谓词逻辑表示的总个数;

λ表示权重;

所述语义知识的表示形式为,

k=(H1,H2,...,HN):{A1,A2,...,AN}:R

R具体表示为{R1,R2,…,RN},其中HN为第N个多源数据XN的紧致特征,AN为第N个多源数据的语义信息;不同多源数据对应不同语义信息变化时,隐含着优化决策语义RN的变化规律;从语义知识库中挖掘不同源数据的语义信息与优化决策语义之间的变化规则,便可以从源数据的语义信息中提取一阶逻辑规则;

所述利用机器学习算法进行规则学习,得到关于多源数据语义信息变化时优化决策语义变化的一阶逻辑规则的具体方法为:定义逻辑谓词表示第i个多源数据紧致特征Hi对应的特征语义为利用机器学习算法进行规则学习,可以得到关于多源数据语义信息变化时优化决策语义变化的一阶逻辑规则,其中Hi中i的取值范围为1-N,

该条规则表示源数据紧致特征H1、H2、…、HN在利用机器学习算法进行规则学习后优化决策问题的结果为

其中,表示优化决策语义的逻辑谓词,表示相应的权重。

2.根据权利要求1所述的工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,所述权重表示一阶逻辑规则的重要性,即权重越大一阶逻辑规则越重要,具体取值是非负的实数。

3.根据权利要求1所述的工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,所述领域规则知识库的定义为,

其中,m表示规则知识库的大小,ri表示第i个一阶逻辑规则,λi是相应一阶逻辑规则的权重。

4.根据权利要求3所述的工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,所述概率软逻辑的模型定义一个概率分布,使更多原子解释尽可能满足所有一阶逻辑规则,其概率分布如下:

其中,λr表示一阶逻辑规则r的权重值;Z是马尔科夫随机场的规划因子;P∈{1,2}表示提供两种损失函数,当P=1时表示采用线性损失函数,其含义是指满足一条一阶逻辑规则与违背一条一阶逻辑规则之间距离大小,当P=2时表示采用平方损失函数,其含义是指在一定程度满足所有规则,通常会使远离真值;d(r)表示一阶逻辑规则r的距离满意度。

5.根据权利要求4所述的工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,所述概率软逻辑定义距离满意度来衡量逻辑规则被满足概率:

d(r)=max{0,I(rbody)-I(rhead)}

概率软逻辑模型中一阶逻辑规则中原子概率取值采用软真实值,即采用[0-1]之间连续值;一阶逻辑规则r等价表示成rbody→rhead,即规则body推论出规则head,I(rbody)为规则body成立的概率,I(rhead)为规则head成立的概率。

6.根据权利要求5所述的工业过程领域规则知识获取方法,其特征在于,所述权重学习的方法为,将一阶逻辑规则训练样本集合和未加权的一阶逻辑规则作为输入,并且通过最大似然估计法来计算每条规则的最佳权重;所述最大似然估计法的最大似然函数为,

通过对上式的求解,得到λr的最大似然估计值,从而得到已知一阶逻辑规则库的概率密度分布P*(I),如式

所示,通过概率密度分布P*(I)即可求出未知一阶逻辑规则的权重。

工业过程领域规则知识获取方法专利购买费用说明

专利买卖交易资料

Q:办理专利转让的流程及所需资料

A:专利权人变更需要办理著录项目变更手续,有代理机构的,变更手续应当由代理机构办理。

1:专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2:按规定缴纳著录项目变更手续费。

3:同时提交相关证明文件原件。

4:专利权转移的,变更后的专利权人委托新专利代理机构的,应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A:(1)直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,(2)通过代办处缴纳,(3)通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q:专利转让变更,多久能出结果

A:著录项目变更请求书递交后,一般1-2个月左右就会收到通知,国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。

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