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公开(公告)号：CN115115113A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210743095.0
申请日：2022-06-28
申请人： 山东大学 , 山东玲珑轮胎股份有限公司
摘要： 本发明提供了基于图注意力网络关系嵌入的设备故障预测方法及系统。其中，该方法包括基于已有的设备故障记录，构建运维知识图谱，将故障记录映射到知识图谱的对应实体中，提取每种故障对应的三元组，根据不同的关系将每个三元组划分为若干个三元组；基于三元组集合，引入图注意力网络，量化故障记录和知识图谱中故障之间的相关性，实现在相同交互关系上尾部实体到头部实体的信息聚合和关系嵌入向量的学习，得到设备故障向量；将设备故障向量输出至softmax函数，输出候选故障的概率分布，筛选概率最大的候选故障作为预测结果；将预测结果与实际的故障记录进行对比，并将比对结果反馈至图注意力网络来优化图注意力网络中的数据权重值，以提高预测结果的精准性。
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公开(公告)号：CN114881474A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210497303.3
申请日：2022-05-09
申请人： 山东大学 , 山东玲珑轮胎股份有限公司
摘要： 本公开属于轮胎质量追溯技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的轮胎全生命周期质量追溯方法及系统，包括以下步骤：获取轮胎工业数据；根据所获取的数据构建轮胎知识图谱；基于所构建的轮胎知识图谱进行轮胎的全生命周期监测，当监测到异常信息时进行质量追溯。本公开根据轮胎的生产过程和生产部件的关联关系，设计轮胎工业知识图谱的本体结构，依托已有的轮胎工业大数据，构建轮胎工业知识图谱，使得轮胎全生命周期、生产全过程的各个环节可以进行正反向的追溯，对轮胎的质量提供高可靠性预测，为故障诊断提供分析决策支持。
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公开(公告)号：CN114881329B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210498279.5
申请日：2022-05-09
申请人： 山东大学 , 山东玲珑轮胎股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
摘要： 本发明轮胎质量预测分析技术领域，提供了一种基于引导图卷积神经网络的轮胎质量预测方法及系统。该方法包括构建轮胎知识图谱；基于轮胎知识图谱，构建邻接矩阵，采用嵌入向量进行邻域信息嵌入表示学习，得到邻域实体表示向量；基于所述邻域实体表示向量，引入注意力机制学习轮胎知识图谱中邻域实体表示向量对轮胎产品质量的重要程度，结合引导图卷积神经网络，得到轮胎产品综合表示向量；计算轮胎产品综合表示向量与质检标准的邻域信息的注意力分数，以引导质检标准的卷积和聚合，得到轮胎质检标准的综合表示向量；基于轮胎质检标准的综合表示向量，对待检测样本进行轮胎产品质量预测，得到轮胎质量预测结果，本发明实现了对轮胎质量的精准预测。
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公开(公告)号：CN114881329A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210498279.5
申请日：2022-05-09
申请人： 山东大学 , 山东玲珑轮胎股份有限公司
摘要： 本发明轮胎质量预测分析技术领域，提供了一种基于引导图卷积神经网络的轮胎质量预测方法及系统。该方法包括构建轮胎知识图谱；基于轮胎知识图谱，构建邻接矩阵，采用嵌入向量进行邻域信息嵌入表示学习，得到邻域实体表示向量；基于所述邻域实体表示向量，引入注意力机制学习轮胎知识图谱中邻域实体表示向量对轮胎产品质量的重要程度，结合引导图卷积神经网络，得到轮胎产品综合表示向量；计算轮胎产品综合表示向量与质检标准的邻域信息的注意力分数，以引导质检标准的卷积和聚合，得到轮胎质检标准的综合表示向量；基于轮胎质检标准的综合表示向量，对待检测样本进行轮胎产品质量预测，得到轮胎质量预测结果，本发明实现了对轮胎质量的精准预测。
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公开(公告)号：CN116069606A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310033759.9
申请日：2023-01-10
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种软件系统性能故障预测方法及系统，其属于大数据信息处理及智能化运维技术领域，所述方案包括获取待测系统运行时的监控指标数据，并进行相应预处理；基于预处理后的监控指标数据，获得各单一指标数据的纵向序列和横向序列；基于交叉注意力机制获取两序列的交叉注意力向量，并基于预先训练的LSTM模型，获得各单一指标的预测值；计算所述预测值与实际监测值的差值，若存在单一指标预测值与实际监测值的差值超过预设阈值，则判定存在异常发生，输出故障预警；将各单一指标数据序列结合，获得多维监控指标序列数据；并将其输入预先训练的基于相似性分解注意力机制的Transformer模型中进行故障分类，获得故障类型分类结果。
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公开(公告)号：CN113239289B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110591196.6
申请日：2021-05-28
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F17/16 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质，包括：根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，以此得到成员的个人偏好活动序列；根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合和群组推荐活动的评分；根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。使推荐结果具有更高的成员共识程度，更容易被群组成员接受。
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公开(公告)号：CN113360670B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110643541.6
申请日：2021-06-09
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种基于事实上下文的知识图谱补全方法及系统，包括事实信息编码和事实信息融合，事实信息编码的目标是得到事实的向量表示，首先通过门控循环单元来捕获事实中头实体、关系、尾实体的序列依赖，随后利用卷积神经网络来对门控循环单元的输出进行特征提取，从而得到事实的整体向量表示；事实信息融合的目标是将事实信息编码得到的事实特征向量与该事实下的头实体、关系、尾实体各自的特征向量进行融合，通过评分函数对融合事实信息后的实体和关系进行计算，实现知识图谱的补全。本发明能够提高模型在知识图谱补全任务的性能。
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公开(公告)号：CN113360670A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110643541.6
申请日：2021-06-09
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种基于事实上下文的知识图谱补全方法及系统，包括事实信息编码和事实信息融合，事实信息编码的目标是得到事实的向量表示，首先通过门控循环单元来捕获事实中头实体、关系、尾实体的序列依赖，随后利用卷积神经网络来对门控循环单元的输出进行特征提取，从而得到事实的整体向量表示；事实信息融合的目标是将事实信息编码得到的事实特征向量与该事实下的头实体、关系、尾实体各自的特征向量进行融合，通过评分函数对融合事实信息后的实体和关系进行计算，实现知识图谱的补全。本发明能够提高模型在知识图谱补全任务的性能。
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公开(公告)号：CN113239289A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110591196.6
申请日：2021-05-28
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F17/16 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质，包括：根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，以此得到成员的个人偏好活动序列；根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合和群组推荐活动的评分；根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。使推荐结果具有更高的成员共识程度，更容易被群组成员接受。
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公开(公告)号：CN111899114B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010579517.6
申请日：2020-06-23
申请人： 山东大学
摘要： 本公开提供了一种基于多视图双聚类的就医欺诈行为检测方法及系统，获取就诊信息和人口统计学信息，并对获得的数据进行预处理；根据预处理后得到的医保参保个体的医保就医记录，在参保人集合与就医时间和就医地点信息集合构成的第一视图和参保人集合与药物信息集合组成的第二视图上同时进行双聚类，得到跨视图一致的患者集群作为就医欺诈行为群体；利用双聚类算法，同时引入健康医疗知识库，不仅可以挖掘频繁地在相同时间相同地点就医的可疑患者群体，而且还可以将其中因长期有规律就医导致被误判的正常患者过滤，从而更加精确地识别医保欺诈行为。
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