一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统技术方案

一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统，它包括处理器模块，处理器模块的数据端分别与特征知识库模块、智能感知模块、智能控制模块连接，智能感知模块通过转换模块与特征知识库模块连接；特征知识库模块包括可微推理单元、特征知识库单元、特征知识图谱单元，特征知识图谱单元的数据端与可微推理单元、特征知识库单元、转换模块连接。本发明专利技术的目的是为了解决现有水环境监测与控制方法精度低、效率低、耗时长及操作复杂的技术问题，提高水环境监控效率与智能化水平，而提供的一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统。推理的水循环智能感知与监控系统。推理的水循环智能感知与监控系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统


[0001]本专利技术属于水环境监测与修复
，具体涉及一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统。

技术介绍

[0002]随着经济发展和产业结构调整，水环境污染事件频频发生。据监察部统计，当前水资源已被严重污染并持续恶化，每年约1700起以上；中国有关部门针对118个城市进行连续性监测的数据表明，约有64％的城市地下水遭受严重污染，33％的地下水受到轻度污染。当前水环境污染治理成为重中之重，然而现阶段水环境监测、控制方法无法第一时间精准评估、分析水环境问题并匹配解决方案，且操作复杂、效率低、需要大量人力，远远不能满足水环境监测与修复需求。对此，申请人提出一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决现有水环境监测与控制方法精度低、效率低、耗时长及操作复杂的技术问题，提高水环境监控效率与智能化水平，而提供的一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统。
[0004]一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统，它包括处理器模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可微推理的水循环智能感知与监控系统，其特征在于，它包括处理器模块(1)，处理器模块(1)的数据端分别与特征知识库模块(2)、智能感知模块(3)、智能控制模块(4)连接，智能感知模块(3)通过转换模块(5)与特征知识库模块(2)连接；特征知识库模块(2)包括可微推理单元(2
‑
1)、特征知识库单元(2
‑
2)、特征知识图谱单元(2
‑
3)，特征知识图谱单元(2
‑
3)的数据端与可微推理单元(2
‑
1)、特征知识库单元(2
‑
2)、转换模块(5)连接。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征知识库单元(2
‑
2)包括收集单元、构建单元、及应用单元；收集模块进行多源异构数据的收集；构建单元对收集到的多源异构数据进行类别分类、抽取及定义特征，形成多类别的特征集合；然后将多源多类别的特征集合进行异构知识融合，通过监督随机游走的方式获得融合特征；最后根据融合特征和通过可微推理对复杂问题迭代推理，构建水循环智能感知与监控特征知识图谱并储存在特征知识库中；应用单元通过可微推理单元(2
‑
1)与智能感知模块(3)及智能控制模块(4)链接，进行水环境监测诊断、预警或者决策控制服务，实现循环控制与优化更新。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，利用可微推理单元(2
‑
1)对特征知识图谱单元(2
‑
3)进行更新和处理应用单元复杂问题时，采用以下步骤：S1：将接收到的问题q通过输入端预处理转换为分布式向量，得到上下文字符串(cw1,cw2,
…
,cw
m
)即(h、r1、r2,
…
,r
m
‑2、t)用来表达事实三元组及问题表示为上下文字符串通过线性变换成位置感知向量q
i
(i＝1,2,
…
，n)，q
i
∈R
q
用来体现第i个推理步骤的相关问题；S2：将第一步推理任务传输至可微循环神经网络，开始多次迭代推理，可微循环神经网络由n个可微神经元构成，每个可微神经元参与当前一次推理任务，且每个部分由控制器、识别元、记忆元三部分组成，对于第i步(i＝1,2,
……
，n)推理过程，通过接收第i步推理任务感知向量q
i
与第i
‑
1步记忆元中获得的记忆向量m
i
‑1，经过控制器处理得到控制向量c
i
＝(q
i
,m
i
‑1)并传递到识别元，识别元基于给定的特征知识库，将全局或局部知识图谱路径规划与当前推理任务控制向量c
i
相关联，基于c
i
的类别特征，在知识图谱(KG)中游走抽取代表性路径L(l1，l2……
l1)，利用内容相似性评估函数推断识别控制向量c
i
与代表性路径L间的匹配值P并进行排序，最后选取最优路径，得到解向量A
i
＝(c
i
，p
max
)，记忆元通过对c
i
、m
i
‑1与A
i
进行整合，储存进记忆元m
i
＝(c
i
，m
i
‑1，A
i
)中并传递至下一推理任务c
i+1
，迭代执行之前的步骤，最终通过n步推理过程，得到迭代计算答案，其中，在记忆元中设置存储结构，将推理过程中的中间状态存储在记忆门中，后续推理过程中在m
i
‑1和即将产生的m
i
中插入，判断与先前推理任务的相似性，若相似度高则可跳过推理步骤，直接调用存储的记忆状态，动态的调整推理过程的长度，减少推理次数；S3：根据问题q和最终推理过程记忆的结果m
n
，通过输出端输出最终答案。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，可微推理单元(2
‑
1)的数据端分别与特征知识库单元(2
‑
2)、智能感知模块(3)、智能控制模块(4)两两双向链接，智能感知模块(3)的输出端与特征知识库单元(2
‑
2)的输入端连接，智能控制模块(4)的输出端与特征知识库单
元(2
‑
2)的输入端连接，智能感知模块(3)与智能控制模块(4)双向链接，智能控制模块(4)用于处理未达标水体，使水环境处于达标状态。5.根据权利要求1至4其中之一所述的系统，智能感知模块(3)包括目标检测单元(3
‑
1)、多传感器融合单元(3
‑
2)、多机通讯单元(3
‑
3)、预警单元(3
‑
4)，目标检测单元(3
...

【专利技术属性】
技术研发人员：何理，王喻宣，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：