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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统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：CN120069076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510150035.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统是由张映锋;盛勇;张耿;罗明;郭振刚设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统在说明书摘要公布了：为解决现有推理方法在基于大规模化、动态变化更新的工艺知识图谱进行工艺推理时，运行耗费时间久、所需计算成本高及推理结果不准确的问题，本发明提出了基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统，根据生产实际的期望目标，在知识图谱中构建与期望目标相关联的关系，提取与期望目标相关联的子知识图谱，计算子知识图谱的关系权重矩阵并赋予子知识图谱中，得到多关系权重模型；再利用稀疏激活函数从多关系权重模型中提取稀疏函数激活子图，去除知识图谱中与当前生产实际关联不大的冗余信息，使知识图谱的节点和关系数大幅降低，最后在稀疏激活函数子图中运行推理算法，使推理算法的运行时间大幅度降低，所需计算资源大幅减少。

本发明授权基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于稀疏激活的工艺知识图谱动态推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建多关系权重模型； 步骤1.1：设置期望目标，根据期望目标在当前加工工艺知识图谱中构建与所述期望目标相关联的多关系并添加关系属性； 步骤1.2：计算当前加工工艺知识图谱中，与步骤1.1构建的多关系相关的任意两个不同节点之间的所述多关系的权重矩阵； 步骤1.2.1：从当前加工工艺知识图谱中提取出仅与所述多关系相关联的子知识图谱，对子知识图谱中各任意两个不同节点之间均构建一个对角矩阵和一个属性特征矩阵 其中，对角矩阵的大小为mij×mij，mij为节点i和j之间效率优选关系的数量；属性特征矩阵的大小为mij×1；x1、x2，…，分别为节点i和j之间的第1条效率优选关系、第2条效率优选关系，…，第mij条效率优选关系的属性特征值，为已知量； 步骤1.2.2：计算对角矩阵和属性特征矩阵的乘积，得到大小为mij×1的矩阵Hij； 步骤1.2.3：将矩阵Hij中的各元素进行归一化处理，即将矩阵Hij中各元素值更新为该元素的倒数值，得到矩阵Hi′j； 步骤1.2.4：将矩阵Hi′j的各元素均与1进行减法运算，得到效率优选关系的权重矩阵Wij； 步骤1.3：构建多关系权重模型； 将步骤1.2得到的效率优选关系的权重矩阵中的元素值分别对应赋予当前子知识图谱中相应的关系，对当前子知识图谱进行更新，更新后得到的包含有关系权重信息的子知识图谱即为多关系权重模型； 步骤2：设置权重阈值，将该权重阈值与所述多关系权重模型作为稀疏激活函数的输入，利用稀疏激活函数从步骤1得到的多关系权重模型中提取稀疏函数激活子图； 步骤3：根据步骤1.1设置的期望目标选择推理算法，在所述稀疏函数激活子图中运行所选的推理算法，得到推理结果； 步骤4：判断当前推理结果对应的优选工艺方案是否满足生产要求，若满足，则流程结束；若不满足，则进入步骤5； 步骤5：根据当前生产车间的实际情况，包括材料、刀具、加工特征、设备的情况，对当前的大规模工艺知识图谱进行动态更新，更新完成后，返回步骤1。

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