(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210280172.3 (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 杭州杰牌传动科技有限公司 地址 311223 浙江省杭州市萧 山区靖江街 道杰牌路1号 (72)发明人 陈德木　牛乾　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 代理人 刘广达 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 实现用户需求智能匹配的减速电机协同制 造方法和系统 (57)摘要 本申请提供一种实现用户需求智能匹配的 减速电机协 同制造方法和系统。 该方法包括： 获 取减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部件需 求信息、 零部件供给信息， 减速电机需求信息包 括减速电机订单， 零部件需求信息包括零部件订 单； 提取减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部 件需求信息、 零部件供给信息的特征， 构成多个 知识图谱节 点； 使用有向边连接各个知识图谱节 点， 并计算每个有向边的权重， 构建知识图谱； 将 知识图谱输入 预设训练好的匹配神经网络模型， 得到减速电机协同制造方案。 本申请实现客户需 求的智能汇总， 以及供应侧制造能力的智能汇 总， 包括减速电机需求联合体、 装配能力联合体、 零部件需求联合体、 零部件供给联合体， 并基于 各联合体实现匹配， 实现了减速电机的智能制 造。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114372732 A 2022.04.19 CN 114372732 A 1.一种实现用户需求智能匹配的减速电机协同制造方法， 其特 征在于， 包括： 获取减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部件需求信息、 零部件供给信息， 所述减速 电机需求信息包括减速电机订单， 所述 零部件需求信息包括 零部件订单； 提取所述减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部件需求信息、 零部件供给信息的特 征， 构成多个知识图谱节点； 使用有向边连接各个所述知识图谱节点， 并计算每 个有向边的权 重， 构建知识图谱； 将所述知识图谱输入预设训练好的匹配神经网络模型， 得到减速电机协同制造方案， 所述方案包括每日零部件供 给数量和装配数量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述零部件供给信 息包括各个零部件供给厂商的生产能力和销售数量范围， 所述装配 能力信息包括减速电机组装厂 商的生产能力。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述提取所述减速电机需求信息、 装配能力信 息、 零部件需求信 息、 零部件供给信 息的 特征， 构成多个知识图谱节点， 包括： 将所述减速电机 需求信息、 装配能力信 息、 零部件需求信 息、 零部件供给信息 中相同类 型的文本进行聚类， 生成一个或者多个聚类文本集； 识别每个所述聚类文本集中文本之间的基本文本属性关系； 提取所述聚类文本集中每一个聚类文本的特征词， 得到特征词集， 并识别所述特征词 集中特征词之间的特 征词属性关系； 汇总所述基本文本属性关系和所述特征词属性关系， 生成节点属性关系， 将所述节点 属性关系和所述特征词集分别转换为节点属性关系向量和特征词向量集， 将所述特征词向 量集作为多个知识图谱节点， 将所述节点属性关系向量作为有向边。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述识别所述聚类文本集中文本之间的基本文本属性关系， 包括： 提取所述聚类文本 集中的实体词语； 根据提取 的所述实体词语， 及利用预设的实体属 性关系图确定所述聚类 文本集中文本之间的基本文本属性关系。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述提取所述聚类文本集中每一个聚类文本的特征词包括： 对所述每一个聚类文本进 行分词， 得到词语集， 根据所述词语集， 执 行所述特征词的提取。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述对所述每一个聚类文本进行分词， 得到词语集， 包括： 删除所述聚类文本 中的停用 词， 得到目的聚类文本； 筛选所述目的聚类文本中的词条， 生成初始词条集； 对所述初始词 条集进行 前缀切分， 得到所述词语集。 7.根据权利要求3 ‑6任一项所述的方法， 其特 征在于， 所述使用有向边连接各个所述知识图谱节点， 并计算每个有向边的权重， 构建知识图 谱， 包括： 使用有向边连接各个所述知识图谱节点； 根据相邻节点的词向量嵌入表示， 确定相邻节点间边的权 重， 公式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372732 A 2， 其中 和 分别表示第i个节点和第j个节点的词向量嵌入表示； 根据所述节点、 有向边、 权 重， 构建知识图谱。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述将所述知识图谱输入预设训练好的匹配神经网络模型， 得到减速电机协同制造方 案， 包括： 训练样本集构造阶段， 依据语义强度对知识图谱中的实体关系进行划分， 基于划分后 的各实体关系组来产生 不同路径长度的训练样本集； 词嵌入深度学习阶段， 通过构造由word2vec编码器、 卷积神经网络、 门控循环单元网 络、 softmax分类器以及逻辑回归器组成的三任务深度神经网络结构， 然后以所述训练样 本 集为输入来迭代优化深度神经网络结构的参数， 完成训练； 将所述知识图谱输入所述训练好的匹配神经网络模型， 得到减速电机协同制造方案 。 9.一种实现用户需求智能匹配的减速电机协同制造系统， 其特 征在于， 包括： 信息获取模块， 用于获取减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部件需求信息、 零部件 供给信息， 所述减速电机需求信息包括减速电机订单， 所述零部件需求信息包括零部件订 单； 特征提取模块， 用于提取所述减速电机需求信息、 装配能力信息、 零部件需求信息、 零 部件供给信息的特 征， 构成多个知识图谱节点； 知识图谱构建模块， 用于使用有向边连接各个所述知识图谱节点， 并计算每个有向边 的权重， 构建知识图谱； 方案生成模块， 用于将所述知识图谱输入预设训练好的匹配神经网络模型， 生成减速 电机协同制造方案， 所述方案包括每日零部件供 给数量和装配数量。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求 1‑8任一 项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372732 A 3