[发明专利]一种车辆报警数据知识图谱构建方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种车辆报警数据知识图谱构建方法及相关装置，针对多类车辆报警数据，其中不同类别车辆报警数据的组合中可能会存在不同类别车辆报警数据的关联关系，为了找到不同类别车辆报警数据的关联关系，可以根据不同类别车辆报警数据的组合建立多目标优化模型，并根据多目标进化算法对建立的多目标优化模型进行求解，确定出不同类别车辆报警数据的关联关系，由此，通过构建多目标优化模型，利用多目标进化算法进行寻优，能够自动的挖掘出多类车辆报警数据之间存在的关联关系，挖掘过程省时省力，提高了挖掘效率，同时，采用知识谱方式展示多类车辆报警数据之间的关联关系，可以更好地为后续报警故障分析提供可视化依据。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其是涉及一种车辆报警数据知识图谱构建方法及相关装置。

背景技术

随着科学技术的发展，在车辆成为人们生活中主要的代步工具后，人们对车辆的安全也提出了更高的要求，希望可以在车辆出现问题之前对车辆的故障进行预警。

目前，故障预警方式一般为将车辆数据输入至算法模型，训练算法模型使其学习到车辆数据的特性，然后通过训练好的算法模型预测车辆数据是否会出现故障。但是，该方式只能进行车辆数据的预测，无法从车辆数据中挖掘到车辆数据之间的关联关系，从而无法找到车辆故障的原因，可解释性差。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种车辆报警数据知识图谱构建方法及相关装置，用于挖掘车辆报警数据之间的关联性，以便用于解释车辆故障的原因。

本申请第一方面提供一种车辆报警数据知识图谱构建方法，所述方法包括：

获取多类车辆报警数据；

根据所述多类车辆报警数据中不同类别车辆报警数据的组合建立多目标优化模型；

根据多目标进化算法对所述多目标优化模型进行求解，确定所述不同类别车辆报警数据的关联关系；

根据所述关联关系构建车辆报警数据知识图谱。

可选的，所述多类车辆报警数据包括第一类数据和第二类数据，所述根据所述多类车辆报警数据中不同类别车辆报警数据的组合建立多目标优化模型，包括：

根据所述多类车辆报警数据中不同类别车辆报警数据的组合，以置信度和提升度为目标建立多目标优化模型；其中，所述置信度为所述第一类数据在所述第二类数据呈现报警状态的情况下也呈现报警状态的概率，所述提升度为所述第一类数据和所述第二类数据之间的关联程度。

可选的，所述以置信度和提升度为目标建立多目标优化模型，包括：

以支持度、置信度和提升度为目标建立多目标优化模型；其中，所述支持度为所述第一类数据和所述第二类数据同时呈现报警状态的频率。

可选的，所述多目标进化算法的编码方式为：

所述多类车辆报警数据中每一类车辆报警数据用两位编码表示，其中第一位编码标识所在类别车辆报警数据与其他类别车辆报警数据的组合关系，第二位编码标识所述所在类别车辆报警数据与所述其他类别车辆报警数据的因果关系。

可选的，所述根据多目标进化算法对所述多目标优化模型进行求解，确定所述不同类别车辆报警数据的关联关系，包括：

根据多目标进化算法对所述多目标优化模型进行求解的过程中，采用阿尔法支配控制支配权重，确定所述不同类别车辆报警数据的关联关系。

可选的，所述不同类别车辆报警数据的关联关系为一类车辆报警数据和另一类车辆报警数据的关联关系。

可选的，所述车辆报警数据包括充电状态报警数据、单体电芯电压报警数据、单探针温度报警数据、电池包电压报警数据、驱动电机温度报警数据、驱动电机转速报警数据、电机控制器温度报警数据中的至少两种。