计算机应用研究

作者：劳景春,金鸿,吕盛坪,李文强,

单位：华南农业大学工程学院,广州510642；

关键词：印制电路板,知识图谱,图神经网络,采样,分数聚合,

基金：国家自然科学基金面上项目(52275487)；广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012395)；；

精准评估影响定制化印制电路板质量的关键工序，可更好地指导企业精益管理产品品质，但企业常用方法难以利用工序关联实体间的深层语义。为解决上述问题，构建工序关联实体知识图谱并提出GENI-SD模型评估工序重要性。首先，使用知识图谱表征工序关联实体间的关系，并采用图神经网络模型GENI对工序节点进行重要性评估；然后，引入基于改进谓词感知注意力机制的采样模块和考虑邻边方向的分数聚合，改进GENI容易聚合到噪声邻节点且未考虑邻边方向的不足，建立工序重要性评估新模型GENI-SD。最后，以PCB车间真实数据开展实验验证，结果显示GENI-SD优于其他对比模型，且得到的Spearman和NDCG@10指标值较GENI所得结果分别提高6.78%和0.71%。该研究为工序重要性评估提供了新的有效方法。

来源：2023年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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