[发明专利]一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法，包括以下步骤：从船舶涂装工艺知识库中提取特征和特征值，并生成船舶涂装知识图谱；利用随机森林分类器将船舶涂装待涂对象分类到某一条知识；计算待涂对象与该条知识中包含的已涂对象之间的相似度，得到近邻K的涂装对象集和涂装工艺集；结合船舶涂装多目标评价函数对近邻的涂装工艺集进行评分；通过排序选择与待涂船舶对象较契合的Top‑N条涂装工艺，本发明得到一种实现涂装工艺智能推荐的方法。本发明采用知识图谱方法，可以有效的降低涂装知识的冗余，实现涂装工艺的快速生成。

技术领域

本发明涉及船舶涂装工艺，特别涉及一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法。

背景技术

船舶涂装是船舶建造中的一个重要环节，贯穿于船舶建造的全过程中。

船舶的涂装工作，主要是船体结构与各种类型舾装件的钢铁表面处理与涂料的涂敷作业，其包括打磨、喷砂、除锈及表面涂漆等，是船舶建造中最重要的工艺之一。随着壳、舾、涂一体化造船模式的实行，涂装工作在造船的地位越来越高。

目前，大部分船舶企业已经采用区域涂装的概念，但是国内的有关企业船舶涂装工艺设计深度不够，不能将涂装的有用信息联系起来，致使涂装工时增加、材料的大量浪费，提高和改善涂装设计的能力是企业提高市场竞争力，应对当前复杂的市场环境的一个重要的、不可缺少的手段。

由于船舶涂装知识的形式多种多样，有些涂装知识是模糊的或者是抽象的，且大量涂装数据/知识的涌入，造成计算资源的浪费。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法，有效的降低涂装知识的冗余，实现涂装工艺的快速生成。

技术方案：本发明所述的一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法，包括以下步骤：

S1,从船舶涂装工艺知识库中提取特征和特征值；利用知识图谱方法生成船舶涂装对象知识图谱和船舶涂装工艺知识图谱，实现船舶涂装知识可视化和完成对船舶涂装数据的降维处理；

S2,根据生成的船舶涂装对象知识图谱，利用随机森林分类器将船舶待涂对象分类到某一条知识中；

S3,待完成分类后，对分类结果中所包含的一类涂装对象利用相似度计算其与待涂对象之间的相似程度，得到近邻K的涂装对象集；

S4,结合船舶涂装多目标评价函数对近邻K的涂装对象集对应的涂装工艺进行评分；

S5,经排序后得到与待涂船舶对象较契合的Top-N涂装工艺，并获得推荐列表。

有益效果：本发明与现有技术相比的优点为：本发明采用知识图谱的方法，可以对船舶涂装知识和数据进行可视化展现，减少了方法对数据处理的要求和对数据的计算时间，实现了对船舶涂装大量的异构数据的降维；本发明进行知识分类时，采用了随机森林进行知识分类，提高了对船舶涂装对象的分类精度；通过本发明进行相似度计算采用了余弦相似度，能够有效的分辨船舶涂装对象之间的相似程度，有利于对涂装工艺的推荐；本发明采用多目标评价函数，可以实现在不同目标下选择适合具体情况的涂装工艺，为推荐算法提供更多的选择角度；本发明采用推荐算法，可以实现船舶涂装工艺智能化设计生成，为涂装工艺的科学管理提供更为有效的手段。

附图说明

图1是一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，一种基于知识的船舶涂装工艺智能推荐方法，包括以下步骤：

S1,从船舶涂装工艺知识库中提取特征和特征值；利用知识图谱方法生成船舶涂装对象知识图谱和船舶涂装工艺知识图谱，实现船舶涂装知识可视化和完成对船舶涂装数据的降维处理。