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龍圖騰網(wǎng)獲悉國能數(shù)智科技開發(fā)(北京)有限公司申請的專利一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119621895B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411681804.2，技術領域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法是由周智強;張棟;官鋒;楊淑琴設計研發(fā)完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法，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)，構建數(shù)據(jù)集；S2、對數(shù)據(jù)集進行實時處理；S3、運用基于密度的空間聚類算法構建用戶畫像；S4、構建知識圖譜，采用圖卷積網(wǎng)絡和改進的Transformer構建認知模型，并結合邏輯回歸和XGBoost算法進行推理；S5、通過歷史數(shù)據(jù)分析構建環(huán)境模擬模型；S6、根據(jù)用戶畫像、知識圖譜和環(huán)境狀態(tài)預測生成個性化的自然語言答案；S7、收集用戶反饋數(shù)據(jù)，利用自適應學習算法調整模型參數(shù)和優(yōu)化策略；S8、使用關系型數(shù)據(jù)庫存儲預案模板，通過歷史數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預案模板。本發(fā)明利用自然語言處理和深度學習，實現(xiàn)煤礦生產管理智能化問答，具備高效、個性化強的優(yōu)點。

本發(fā)明授權一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理的煤礦生產管理知識問答方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、利用傳感器技術收集煤礦生產現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)，使用日志分析技術收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)，構建數(shù)據(jù)集；S2、在煤礦現(xiàn)場部署邊緣計算節(jié)點，運用變分自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡結合的數(shù)據(jù)處理算法進行邊緣分析，并對數(shù)據(jù)集進行實時處理；S3、運用基于密度的空間聚類算法構建用戶畫像，通過關聯(lián)規(guī)則分析用戶行為和偏好，將生產現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)與用戶畫像結合；S4、構建知識圖譜，通過自然語言處理與信息抽取技術進行知識抽取，采用圖卷積網(wǎng)絡和改進的Transformer構建認知模型，并結合邏輯回歸和XGBoost算法進行推理；S5、通過歷史數(shù)據(jù)分析構建環(huán)境模擬模型，利用邊緣計算與云計算結合進行實時數(shù)據(jù)融合，采用混合密度網(wǎng)絡與長短期記憶網(wǎng)絡結合的時間序列預測算法進行環(huán)境狀態(tài)預測；S6、根據(jù)用戶畫像、知識圖譜和環(huán)境狀態(tài)預測生成個性化的自然語言答案；S7、收集用戶反饋數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析工具進行分析，利用自適應學習算法調整模型參數(shù)和優(yōu)化策略；S8、使用關系型數(shù)據(jù)庫存儲預案模板，運用規(guī)則引擎結合知識圖譜生成基于規(guī)則的應急預案，結合環(huán)境模擬與預測結果自動生成應急預案，通過歷史數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預案模板。

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