74、工业相关知识图谱构建与救援机器人结构参数优化

工业相关知识图谱构建与救援机器人结构参数优化

工业知识图谱构建

在工业领域，知识图谱的构建与应用能极大提升信息查询与利用效率。以水泥煅烧环节为例，相关知识图谱在 Neo4j 图数据库中以三元组形式呈现实体关系，实现了知识图谱的可视化展示与交互。

• 知识图谱构建结果与可视化
  • 该知识图谱属于行业垂直领域知识图谱，主要面向水泥从业者，用于相关培训、故障排除参考、生产标准制定等。
  • 它能快速查询工艺带、物料温度、气体温度、工艺注意事项，还能查询回转窑的标准信息、型号、参数及相关技术文档，以及石灰石、云母石等不同原料中二氧化硅、氧化铝的含量等。
  • 当与深度学习模型结合时，这些有向、分层连接的图谱可实现数据挖掘和知识推理等更高级功能。
• 基于知识图谱的可视化与查询问答系统
  • 通过 Python 软件开发水泥煅烧环节知识图谱查询系统，利用 Flask 框架和 HTML 语言进行前端界面设计，实现前后端数据连接，支持主流浏览器访问，能实时反馈用户查询结果。
  • 查询系统主要实现信息查询应用功能，包含四个模块：
    1. 开始查询 ：作为查询的起始入口。
    2. 检索内容 ：对用户问题进行检索。
    3. 关系全概况 ：展示相关关系的全面信息。