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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法及相关产品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：CN121303313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511860524.2，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法及相关产品是由高宏力;阴慧颖;孙弋;由智超;李林森;杨明宇;杜雨轩设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造与数字化工艺规划领域，具体涉及一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法及相关产品，方法包括构建面向加工工艺的知识图谱，并将知识图谱与知识大模型耦合形成反馈闭环；从多源数据中抽取工艺知识单元，并基于预设的知识评估算法对工艺知识单元进行量化评分与可信度筛选，获取高可靠性的工艺知识数据集；对工艺知识数据集内的工艺知识进行细粒度属性关系抽取，并将抽取结果结构化后动态更新至知识图谱，实现知识的增量更新；本发明通过高效与自动化的知识获取、结构化与精细化的工艺知识表达和动态扩展与实时更新能力生成四大核心环节的协同创新，解决了传统工艺规划中的技术瓶颈。

本发明授权一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种零件加工工艺的知识驱动自动生成方法，其特征在于，包括： 构建面向加工工艺的知识图谱，并将知识图谱与知识大模型耦合形成反馈闭环，其中，知识图谱为知识大模型提供结构化的工艺约束和语义背景，知识大模型根据工艺约束进行推理决策，并将决策结果反馈以更新知识图谱； 从多源数据中抽取工艺知识单元，并基于预设的知识评估算法对工艺知识单元进行量化评分与可信度筛选，获取高可靠性的工艺知识数据集； 对工艺知识数据集内的工艺知识进行细粒度属性关系抽取，并将抽取结果结构化后动态更新至知识图谱，实现知识的增量更新； 其中，从多源数据中抽取工艺知识单元，并进行量化评分与可信度筛选的步骤包括： 对多源数据中的文本数据进行预处理，并采用BiLSTM-CNN-CRF架构的实体识别模型进行加工工艺知识实体抽取，抽取获得工艺知识实体； 对已抽取的知识实体，在知识图谱中进行存在性验证，若存在于知识图谱，则对对应的知识实体发起多跳路径检索；若不存在于知识图谱，则存入临时缓存队列； 基于多跳路径计算路径综合评分，并根据路径综合评分的统计分布确定自适应筛选阈值，以对知识实体进行可靠性等级划分；计算路径综合评分的方法包括： 采用三因子线性组合模型，对多跳路径进行加权评分得到路径综合评分；三因子包括： 基于路径中实体节点数量的对数进行计算的路径长度因子； 通过综合评估路径末端节点的全局重要性与局部连接密度进行量化的终止节点权威性因子； 通过计算路径上相邻关系的嵌入向量之间的语义相似度而得到的关系连贯性因子。

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