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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利自主增量知识提取和表示方法、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115374686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110539052.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权自主增量知识提取和表示方法、终端及介质是由张临骊;李德伟设计研发完成，并于2021-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本自主增量知识提取和表示方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自主增量知识提取和表示方法，同时提供了一种相应的终端及介质。通过对系统运行过程中系统操作信息数据、传感器设备状态数据和人主观经验数据的采集，建立历史经验数据库。进一步计算系统中相似度数据向量，获取知识参数初始预测估计值，并融合历史经验从策略‑值学习模型中推理得到新的知识参数预测估计值，以此得到新的系统操作信息向量和新的知识信息向量。随系统运行不断优化策略‑值学习模型并对数据库进行自主增量知识提取和表示，以扩充历史经验数据库，达到自主增量知识提取和表示的目的，提高在实际生产生活过程中知识的高效利用。

本发明授权自主增量知识提取和表示方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种自主增量知识提取和表示方法，其特征在于，包括： S1，获取工业生产过程中系统操作信息数据、传感器设备状态数据以及专家先验数据作为历史经验数据，建立历史经验数据库； S2，计算当前时刻系统操作信息数据与所述历史经验数据中的系统操作信息数据的相似度，获取知识参数初始预测估计值； S3，根据获取的所述知识参数初始预测估计值，从策略-值学习模型中提取得到融合历史经验的策略向量； S4，根据所述融合历史经验的策略向量，得到下一时刻的系统操作信息数据； S5，将新的同一时刻的系统操作信息数据、传感器设备状态数据以及融合历史经验的策略向量作为知识信息向量存入历史经验数据库； S6，重复S2到S5，直到当前阶段的工业生产过程结束，进行策略-值学习模型的优化，实现对历史经验数据库中知识信息向量的自主增量知识提取和表示； 所述S3中，根据获取的所述知识参数初始预测估计值，从策略-值学习模型中提取得到融合历史经验的策略向量，包括： 构建策略-值学习模型，将得到的知识参数初始预测估计值和当前时刻的系统操作信息数据作为所述策略-值学习模型的输入，从策略-值学习模型中提取得到新的知识参数预测估计值，即融合历史经验的策略向量；其中，所述策略-值学习模型为： ， 其中，表示策略-值学习模型，表示新的知识参数预测估计值，即融合历史经验的策略向量； 所述策略-值学习模型的参数更新优化模型包括： ， ， ， 其中，Jπ表示策略-值学习模型的优化目标函数，θ表示网络中的更新参数，表示网络中t时刻的状态，即当前时刻的系统操作信息数据，表示网络中的t时刻选择进行的动作，即知识参数初始预测估计值，表示在t时刻状态下选择进行动作获得的回报值； 所述S6中，进行策略-值学习模型的优化，包括： 构建用于优化的元组信息： ； 其中，St表示t时刻的系统操作信息数据，Zt表示融合历史经验的策略向量，Vt表示t时刻的传感设备状态数据，St+1表示运用该策略向量后t+1时刻的系统操作信息数据； 利用积累的元组信息，对所述策略-值学习模型不断优化，得到最优策略向量，结合采取该最优策略向量的状态点的系统操作信息和设备状态信息，构成知识信息向量，对历史经验数据库进行自主增量提取和表示： 其中，Ii表示知识信息向量，Si表示状态点i的系统操作信息数据，Vi表示状态点i的传感设备状态数据，表示优化后在状态点i所采取的的策略向量。

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