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基于知识图谱有向图的生物过程控制方法  
 【申请号】  CN201810921093.X  【申请日】  2018-08-14
 【公开号】  CN109243528A  【公开日】  2019-01-18
 【申请人】  张旭蓓  【地址】  200237 上海市徐汇区梅陇七村3号303室
 【共同申请人】  
 【发明人】  张嗣良;张旭蓓
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  上海申汇专利代理有限公司  【代理人】  吴宝根;徐颖
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  31
 【摘要】  本发明涉及一种基于知识图谱有向图的生物过程控制方法,首先把生物过程中的生物学特性与工程学特性,以及生产过程表现为工艺环节多、物料介入频繁引起的问题,把数据库与知识图谱深度学习相结合,把不同数据库中数据所蕴含的知识连接与挖掘,形成具有统一术语结构的超级知识库;然后通过专家规则的建立与流数据状态识别比较,把隐藏在大数据中与过程有关的本体特性从复杂系统中抽取出来;在此基础上把细胞内高度分支的生命科学研究以及合成生物学的设计、构建和检验等不同环节结合起来,通过有向图的规划,全面考察大规模细胞培养过程中的各种因素的相互关系,最终可实现合成生物学与发酵工程细胞大规模培养技术对接,实现过程工艺控制的智能决策。
 【主权项】  1.一种基于知识图谱有向图的生物过程控制方法,其特征在于,具体包括如下步骤:1)生物过程中发生作用时,物质或事件之间按一定的规律或模型发生关系,此规律定义为专家规则,专家规则的关系表现为严格按照质量守恒定则、动态速率、本体动力学特性、各有关学科技术定则、经过验证的相关特征或其他有严格定义认可的关系;2)将生物过程中各种因素之间交叉耦合与动态影响采用知识图谱有向图的方式表达出来,点表示实体或概念,边表示属性或关系;通过知识图谱的实体关系表达,将生物过程中的问题求解或状态识别,转化为知识图谱中的子问题的集合中的相关问题的实体搜索,从而通过知识图谱中实体的链接建立生物过程问题的解的集合;把子问题和子问题的子问题序列,通过问题实体在知识图谱中链接的关系搜索,最后把初始问题归约到一个本源问题;3)同时相对应的建立生物过程的问题求解集合作为专家规则库,通过知识图谱的实体链接关系,采用问题归约方法,在问题集合的状态空间通过实体间的有向图链接形式把问题的求解过程描述出来,最终识别出生物过程的状态;4)按步骤3)求解出步骤2)描述生物过程的知识图谱有向图中的所有专家规则,建立专家规则库;5)现场生产,通过BIOSTAR软件包采集到的流数据曲线所表现出来的状态与步骤4)所得专家规则库中定义的状态进行识别比较,确定不同生物反应过程阶段或时期的状态识别;6)在专家规则库中确定专家规则,或在人工专家前提研究基础上引导建立生物过程知识图谱和初始专家规则库;如确定状态识别不能在专家规则库中搜索到相应的专家规则,则形成新的状态空间的问题实体加入步骤2)的知识图谱实体关系有向图中,再通过步骤3)进行求解;7)人工智能化引导的过程工艺优化与放大:通过不同批次的发酵过程流数据过程中的状态与专家规则中定义的状态比较,获得过程的感知与状态识别;然后通过聚类与回归统计分析,找到不同发酵批次中同一个共性问题,对批发酵过程不同时期状态智能识别;最后在满足特定生理状态与环境条件状态条件,即稳定条件下,通过关键操作变量细调,进行工艺参数优化,并通过智能决策系统下传至现场指导生产,即在专家规则预报指导下实现过程最优化和放大;8)专家规则库在系统运行过程中通过新过程数据的获取进行不断迭代求解自我优化其状态识别能力,不断完善专家规则,预报指导过程优化;9)大规模标注数据的形成,不同对象条件下的专用规则在原有专用规则基础上不断优化,自动完善生物过程控制工艺参数。
 【页数】  14
 【主分类号】  G16B20/00
 【专利分类号】  G16B20/00;G16B40/00;G06F16/36
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