摘要
一种基于知识图谱的注塑机模具成型多参数推荐方法,包括以下步骤:从至少一个数据源中采集参数数据作为初始数据,对初始数据X进行清洗和预处理得到数据;对数据进行聚类,并分配任务标签和标准标签,得到数据集C;构造包括多任务提示池结构和神经网络模型的参数推荐模型,采用数据集C中的训练集对参数推荐模型进行训练;向训练后的参数推荐模型内输入数据集C的测试集,数据集C的测试集包含有任务标签,匹配任务特征,推送相应的参数推荐,基于持续学习和知识图谱的方法,设计了多任务提示池和神经网络模型,可以实现对多个任务的同时学习和推理,结合了任务感知能力增强、多任务学习与知识共享、持续学习和模型更新等优势,能够适应不同类型的工作负载或环境变化、能够推荐多种类型参数,任务标签和关联知识图谱的提示池能够提供丰富的任务背景信息,增强模型对不同任务数据的理解能力。