一种基于知识图谱的水质溯源分析方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的水质溯源分析方法及终端，获取水质异常相关知识材料；对水质异常相关知识材料进行梳理分析，提取知识要点并关联知识要点形成水质异常的三元组；将相关的水质异常的三元组进行关联融合，形成水质异常知识图谱；当接受到水质异常时，根据水质异常知识图谱，检索关联且同时发生异常的数据信息，从而给出模糊推理的结论建议和可信度。以知识图谱关联响应分析的方法去溯源找到水质异常的原因，通过知识图谱从数据、专家经验等抽取水质异常原因，并进行关联分析，当水质发现异常时，关联对应的数据、专家经验等，从而溯源找到问题所在。从而溯源找到问题所在。从而溯源找到问题所在。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的水质溯源分析方法及终端


[0001]本专利技术涉及水质溯源
，特别涉及一种基于知识图谱的水质溯源分析方法及终端。

技术介绍

[0002]水质异常诊断一直是水环境生态环境治理的重要内容，只有找到“源头”才能“对症治疗”，发生水质异常事件时，早期的方式多是采用基于污染物数值模拟研究和物理模型实验的方法，但由于水质异常事件发生时，污染物类别、发生位置、致污强度等信息的不确定性和随机性，且受数值模拟模型结构特点和监测误差等的影响，这些算法对预测结果的准确度和效果优劣不一，具有各自的局限性。
[0003]随着信息化技术的不断发展，很多地方都开展了较多的系统或平台的搭建，也积累的较多的数据，希望借助信息化的手段去辅助找到水质异常的原因，但现在大都虽然借助信息化平台，但只是查询展示，更多的还是通过人工方式去做关联分析，并加以专家经验进行辅助决策。所以，针对水质异常诊断，目前信息化助力水质异常诊断，主要问题是：(1)数据资源多但信息关联少(2)应用成果多但知识结论少(3)专家经验多但经验沉淀少(4)当发生水质异常事件时，需要人为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的水质溯源分析方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取水质异常相关知识材料；S2、对水质异常相关知识材料进行梳理分析，提取知识要点并关联知识要点形成水质异常的三元组；S3、将相关的水质异常的三元组进行关联融合，形成水质异常知识图谱；S4、当接受到水质异常时，根据水质异常知识图谱，检索关联且同时发生异常的数据信息，从而给出模糊推理的结论建议和可信度。2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的水质溯源分析方法，其特征在于，所述对水质异常相关知识材料进行梳理分析，提取知识要点具体包括：针对水质异常相关知识材料的结构化数据，将所述结构化数据进行分类并同步到对应的分类中；针对水质异常相关知识材料的非结构化数据，基于深度学习进行知识抽取形成结构化数据存入对应的分类中。3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的水质溯源分析方法，其特征在于，所述基于深度学习进行知识抽取具体包括采用基于RNNBase的BiLSTM+CRF模型进行文本数据的实体抽取和采用Attention+BiLSTM的深度学习模型进行文本数据的关系抽取。4.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的水质溯源分析方法，其特征在于，所述分类包括内源分类和外源分类。5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的水质溯源分析方法，其特征在于，所述三元组包括实体
‑
关系
‑
实体三元组和实体
‑
属性
‑
值三元组。6.一种基于知识图谱的水质溯源分析终端，包括存储器、处理器及存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：封敏，廖承伟，陈博嘉，王文山，黄怡婷，林霄涵，
申请(专利权)人：四创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：