[发明专利]一种基于语义分析的专家系统规则库建立方法

权利要求书

1.一种基于语义分析的专家系统规则库建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据预处理；

步骤1.1、读取用户和现场相关领域提供的半结构化或非结构化数据作为样本数据，并处理数据；

步骤1.2、增加样本数据标签，标示数据属性之间的语义依存弧关系；

步骤1.3、根据语义依存弧关系种类数，将样本数据分为n份样本数据，其中n为语义依存弧关系种类数；将每一份样本数据均划分为训练集和测试集；

步骤1.4、备份并保存n份样本数据；

步骤2、利用步骤1预处理后的数据，训练模型，获得语义依存模型；

步骤2.1、采用条件随机场(CRF，Conditional Random Fields)模型，对n个训练集数据分别进行学习，获得相对稳定的n个语义依存模型；

步骤2.2、使用各个测试集对相应语义依存模型进行测试，完成测试后，保存n个语义依存模型；

步骤3、规则库建立；

步骤3.1、将未知的工业现场数据输入至n个语义依存模型，获得n类输出结果，分别为n类依存弧；

步骤3.2、重复步骤3.1，记录n个语义依存模型输出结果，并判断输出结果的稳定程度，记录稳定程度评价值，作为后续使用该模型的权重参考；

步骤3.3、统计n类依存弧；

当两个依存弧中存在包含关系时，选择被包含的较小的依存弧为正确结果，剔除较大的依存弧；

当依存弧存在矛盾关系时，选择依存弧链较小的依存弧为正确结果，剔除较大的依存弧；

步骤3.4、基于已有的依存弧，将所有依存弧按照一定密度进行采样，得到大量的组合性依存弧数据，即构成专家系统所需的规则库。

2.根据权利要求1所述的基于语义分析的专家系统规则库建立方法，其特征在于，步骤1.1具体为：

步骤1.11、读取用户和现场相关领域提供的半结构化或非结构化数据作为样本数据，遍历样本数据，检查是否存在重复性数据，若是，则删除重复性数据，否则进入步骤1.12；

步骤1.12、删减数据量极少的属性列。

3.根据权利要求2所述的基于语义分析的专家系统规则库建立方法，其特征在于，步骤1.1中还包括数据增强，扩充样本数据的步骤，具体为：采用修改数值型数据产生绝对值为0.01正负浮动方式，对已有的样本数据进行扩充。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于语义分析的专家系统规则库建立方法，其特征在于，步骤1.2具体为：

根据样本数据中已经存在的逻辑关系，建立样本数据属性之间的关系，并设置数据属性之间的语义依存弧关系，以数据属性列共5列为例，最后一列为语义依存弧关系示例，共包括以下4类：

(1)属性关系“1对1”的样本数据及语义依存弧关系表示为：

[属性值A，属性值B，属性值C，属性值D，属性值E，1_5]

其中，语义依存弧关系种类数为C₅²；

(2)属性关系“2对1”的样本数据及语义依存弧关系表示为：

[属性值A，属性值B，属性值C，属性值D，属性值E，2_3_5]

其中，语义依存弧关系种类数为C₅²*C₃¹；

(3)属性关系“3对1”的样本数据及语义依存弧关系表示为：

[属性值A，属性值B，属性值C，属性值D，属性值E，1_3_4_5]

其中，语义依存弧关系种类数为C₅³*C₂¹；

(4)属性关系“4对1”的样本数据及语义依存弧关系表示为：

[属性值A，属性值B，属性值C，属性值D，属性值E，1_2_3_4_5]

其中，语义依存弧关系种类数为C₅¹。

5.根据权利要求4所述的基于语义分析的专家系统规则库建立方法，其特征在于：步骤1.3中，根据语义依存弧关系种类数，划分样本数据，以数据属性列共5列为例，将样本数据分为4份样本数据；并按照6比4的比例关系将每一份样本数据分为训练集和测试集两部分。