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國(guó)能數(shù)智科技開(kāi)發(fā)(北京)有限公司周智強(qiáng)獲國(guó)家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)能數(shù)智科技開(kāi)發(fā)(北京)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119621895B

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202411681804.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/3329;該發(fā)明授權(quán)一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法是由周智強(qiáng);張棟;官鋒;楊淑琴設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-11-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法在說(shuō)明書摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法,包括如下步驟:S1、收集環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;S2、對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時(shí)處理;S3、運(yùn)用基于密度的空間聚類算法構(gòu)建用戶畫像;S4、構(gòu)建知識(shí)圖譜,采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的Transformer構(gòu)建認(rèn)知模型,并結(jié)合邏輯回歸和XGBoost算法進(jìn)行推理;S5、通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析構(gòu)建環(huán)境模擬模型;S6、根據(jù)用戶畫像、知識(shí)圖譜和環(huán)境狀態(tài)預(yù)測(cè)生成個(gè)性化的自然語(yǔ)言答案;S7、收集用戶反饋數(shù)據(jù),利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化策略;S8、使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)預(yù)案模板,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預(yù)案模板。本發(fā)明利用自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)煤礦生產(chǎn)管理智能化問(wèn)答,具備高效、個(gè)性化強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于自然語(yǔ)言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識(shí)問(wèn)答方法,其特征在于,包括如下步驟:S1、利用傳感器技術(shù)收集煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境數(shù)據(jù),使用日志分析技術(shù)收集和分析用戶行為數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;S2、在煤礦現(xiàn)場(chǎng)部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),運(yùn)用變分自編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的數(shù)據(jù)處理算法進(jìn)行邊緣分析,并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時(shí)處理;S3、運(yùn)用基于密度的空間聚類算法構(gòu)建用戶畫像,通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析用戶行為和偏好,將生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境數(shù)據(jù)與用戶畫像結(jié)合;S4、構(gòu)建知識(shí)圖譜,通過(guò)自然語(yǔ)言處理與信息抽取技術(shù)進(jìn)行知識(shí)抽取,采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的Transformer構(gòu)建認(rèn)知模型,并結(jié)合邏輯回歸和XGBoost算法進(jìn)行推理;S5、通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析構(gòu)建環(huán)境模擬模型,利用邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合,采用混合密度網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法進(jìn)行環(huán)境狀態(tài)預(yù)測(cè);S6、根據(jù)用戶畫像、知識(shí)圖譜和環(huán)境狀態(tài)預(yù)測(cè)生成個(gè)性化的自然語(yǔ)言答案;S7、收集用戶反饋數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行分析,利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化策略;S8、使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)預(yù)案模板,運(yùn)用規(guī)則引擎結(jié)合知識(shí)圖譜生成基于規(guī)則的應(yīng)急預(yù)案,結(jié)合環(huán)境模擬與預(yù)測(cè)結(jié)果自動(dòng)生成應(yīng)急預(yù)案,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預(yù)案模板。

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