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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(chǎn)管理知識問答方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119621895B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為：202411681804.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種基于自然語言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識問答方法是由周智強(qiáng);張棟;官鋒;楊淑琴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于自然語言處理的煤礦生產(chǎn)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(chǎn)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(gòu)建數(shù)據(jù)集；S2、對數(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、知識圖譜和環(huán)境狀態(tài)預(yù)測生成個(gè)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(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)庫存儲(chǔ)預(yù)案模板，通過歷史數(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)一種基于自然語言處理的煤礦生產(chǎn)管理知識問答方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理的煤礦生產(chǎn)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(shù)收集煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場的環(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)場部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，運(yùn)用變分自編碼器和生成對抗網(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，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析用戶行為和偏好，將生產(chǎn)現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)與用戶畫像結(jié)合；S4、構(gòu)建知識圖譜，通過自然語言處理與信息抽取技術(shù)進(jìn)行知識抽取，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)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的時(shí)間序列預(yù)測算法進(jìn)行環(huán)境狀態(tài)預(yù)測；S6、根據(jù)用戶畫像、知識圖譜和環(huán)境狀態(tài)預(yù)測生成個(gè)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(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)庫存儲(chǔ)預(yù)案模板，運(yùn)用規(guī)則引擎結(jié)合知識圖譜生成基于規(guī)則的應(yīng)急預(yù)案，結(jié)合環(huán)境模擬與預(yù)測結(jié)果自動(dòng)生成應(yīng)急預(yù)案，通過歷史數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預(yù)案模板。

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