基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法组成比例

本发明专利技术提供了一种基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法。本方法首先获取工艺实体和属性关系向量嵌入，计算工艺实体特征相似度；再根据工艺实体特征相似度进行实体对齐，计算工艺属性特征相似度；结合预设标准工艺流程步骤训练工艺实体特征权重信息；再根据工艺实体特征权重信息和属性特征相似度，加权求和得到两个材料之间的工艺流程相似度；再根据工艺流程相似度对工艺流程进行匹配。本发明专利技术基于属性相似度的材料工艺流程匹配方法，不同于传统流程相似度计算只考虑网络结构而忽视属性边的语义信息，而是融合了多样化的属性语义信息，有效提升材料加工工艺流程的相似度计算和匹配的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法
本专利技术涉及材料工艺流程相似度计算的方法，尤其是一种基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法，应用于材料学知识图谱

技术介绍
材料工艺流程对材料的性能影响很大，比如优质碳素结构钢的显微组织在很大程度上取决最终轧制、锻造和热处理工艺。热处理工艺有助于消除树枝状偏析和使其均匀化。热处理还分为退火、淬火、正火、回火四种不同的处理方式。不同的工艺有不同的属性和属性值。比如淬火的属性就是温度。而不同的属性值的表示形式和阈值不尽相同，所以很难采用规则的方式转换成统一的形式。目前的流程相似度计算方法均没有考虑节点属性，更侧重于图结构的计算。经典的用Petri网建模的流程计算方法，考虑的是图结构中的并发、异步关系。而材料领域的工艺流程更侧重工艺和工艺属性值对性能的影响。针对上述两种问题，采用基于embedding网络模型的方法，可以将实体和实体属性映射到一个低维稠密的空间，用向量表示实体和属性，以解决属性值形式不一的问题。为了挖掘工艺和工艺属性值对性能的影响，需要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法，其特征在于，包括如下操作步骤：/n1)获取工艺实体和属性关系向量嵌入，计算工艺实体特征相似度；/n2)根据工艺实体特征相似度进行实体对齐，计算工艺属性特征相似度；/n3)结合预设标准工艺流程步骤，训练工艺实体特征权重信息；/n4)根据工艺实体特征权重信息和属性特征相似度，加权求和得到两个材料之间的工艺流程相似度；/n5)根据工艺流程相似度，对工艺流程进行匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法，其特征在于，包括如下操作步骤：
1)获取工艺实体和属性关系向量嵌入，计算工艺实体特征相似度；
2)根据工艺实体特征相似度进行实体对齐，计算工艺属性特征相似度；
3)结合预设标准工艺流程步骤，训练工艺实体特征权重信息；
4)根据工艺实体特征权重信息和属性特征相似度，加权求和得到两个材料之间的工艺流程相似度；
5)根据工艺流程相似度，对工艺流程进行匹配。


2.根据权利要求1所述基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法，其特征在于，所述步骤1)之前，即获取工艺实体和属性关系向量之前，数据处理的步骤包括：
工艺流程每一个步骤包含工艺名称、工艺属性、属性值，采用三元组的形式，所述三元组的形式采用工艺、属性、属性值进行表示，作为TransE模型的输入信息。


3.根据权利要求1所述基于embedding属性相似度的工艺流程匹配方法，其特征在于，在所述步骤1)中，获取工艺实体特征相似度的方法包括：
使用TransE来embedding，一个embedding是一个离散变量到一个连续数字向量的映射，将工艺实体和属性关系都映射低维空间向量，利用TransE模型，将向量训练达到稳定状态。


4.根据权利要求1所述基于embedding属性相似度的材料工艺流程匹配方法，其特征在于，在所述步骤1)中，计算工艺实体特征相似度的方法步骤包括：
在向量训练达到稳定状态之后，采用欧式距离计算实体相似度，从而得到工艺实体特征相似度，满足下述公式：



其中，H＝{h1,...,hn},H’＝{h’1,...,h’n}，n为TransE模型训练的向量维度参数。H和H′代表不同的工艺实体。


5.根据权利要求1所述基于e...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏晓，钱权，丁聪，张惠然，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31