一种基于概念张量的白盒AI认知推理方法及系统与流程

本发明属于人工智能，具体涉及一种基于概念张量的白盒ai认知推理方法及系统，尤其适用于工业场景下的安全预警与故障根因追溯。

背景技术：

1、在长期的工业ai落地实践中，现有ai技术始终面临一个根本性的矛盾。一方面，以深度神经网络、大语言模型为代表的数据驱动模型具备强大的感知与泛化能力，能够从海量标注或非标注数据中自动学习复杂的特征与模式，在图像识别、自然语言处理等任务上表现出色。然而，这类模型本质上是黑盒系统，其内部的权重分布与多层非线性变换使得最终的决策逻辑难以被人类理解。即便通过注意力机制、梯度可视化等可解释性技术进行事后分析，也往往只能提供局部的、统计意义上的关联，而无法还原出一条清晰、确定、符合因果关系的推理路径。在化工过程控制、电力系统故障诊断、轨道交通调度等安全敏感场景中，这种不可解释性带来了致命风险：操作人员无法确认模型判断的依据是否可靠，更难以在发生异常时追溯到底是哪些输入特征、哪一步推理导致了错误决策，从而阻碍了其在关键任务中的实际部署。

2、另一方面，基于符号逻辑的知识系统，如知识图谱、专家系统、逻辑编程框架等，天然具备可解释性与推理透明性。它们通过显式地定义实体、属性、关系以及逻辑规则，能够提供step-by-step的推导过程，并支持对结论的追溯与验证。这类方法在需要严格合规、审计或因果分析的工业环境中具有独特优势。然而，符号系统的构建高度依赖人工：知识图谱的schema设计、实体与关系的标注、逻辑规则的编写均需要领域专家大量参与，维护成本随业务变化而急剧上升。更重要的是，传统符号系统缺乏从非结构化数据（如文本、传感器时序信号、图像）中自动提取新概念、发现新关系的能力，难以适应业务快速迭代或环境动态变化的需求，其知识库往往容易滞后甚至过时。

3、近年来，学术界与工业界也尝试通过神经-符号计算等途径融合两类方法的优势，例如将神经网络用于符号知识的抽取与表示，或将符号约束注入神经网络的训练过程。但这些尝试仍面临诸多挑战：神经表示与符号推理之间的语义鸿沟尚未完全弥合，动态知识更新与持续学习的机制不够成熟，系统整体往往在灵活性、可解释性、自动化程度之间难以取得平衡。因此，在需要同时满足“自主学习能力”与“完全可解释性”的工业ai场景中，仍缺乏一套统一、高效、可落地的技术框架。这一现状促使研究者进一步探索新的知识表示与推理范式，以从根本上缓解上述矛盾。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的缺陷和不足，本发明提供一种基于概念张量的白盒ai认知推理方法及系统。本发明采用三维概念张量作为统一知识表示载体，严格遵循点-线-面-体四阶维度递进原则构建完整的知识升维体系，通过概念维度存储系统中的各类概念并支持动态扩展，通过原始特征维度量化概念的原子属性并支持动态扩展，通过树状层级结构的知识层级维度组织概念间的泛化与特化关系，通过预留虚位实现非满秩张量空间的严格完备化，实现了几何特征与拓扑结构的双向转换与有机融合，打破了现有技术中几何表示与拓扑表示相互分离的行业痛点。在此基础上，本发明通过特征共振机制执行可解释的概念相似度计算，不仅能得到概念间的相似程度，还能输出导致概念间语义关系的具体匹配属性对并按贡献度排序；通过元规则驱动的确定性状态转移与逆向链式推导，生成从结果状态到根因状态的完整可追溯因果推理链；同时结合弱层缓冲区无监督增量学习与单次定义监督学习的混合机制，实现新概念的自动积累与人工知识的快速注入。本发明推理过程完全透明可追溯，所有算法均基于线性代数与确定性逻辑实现，无需复杂的深度学习训练即可在常规计算设备上高效运行，且支持知识的增量式更新无需重新训练整个模型，特别适用于工业安全预警、故障根因追溯等对可解释性、实时性与可靠性要求较高的边缘计算场景。

2、本发明解决其技术问题具体采用的技术方案是：

3、一种基于概念张量的白盒ai认知推理方法，所述方法基于三维概念张量执行，所述三维概念张量包括概念维度、原始特征维度和采用树状层级结构的知识层级维度，遵循点-线-面-体四阶维度递进结构，并能够通过向上抽象机制从低层级概念的特征信息中提取共性特征生成高层级概念、通过向下检索机制从高层级概念出发获取对应低层级概念的特征信息，实现几何特征与拓扑结构的双向转换，形成统一的知识表示；所述方法包括：

4、响应于推理请求，提取待推理概念在指定知识层级上的特征表示；

5、对所述特征表示执行可解释匹配分析，得到包含导致概念间语义关系的具体属性对的匹配属性集合；

6、根据所述匹配属性集合以及预设元规则执行确定性状态转移，生成可追溯的推理结果；

7、所述方法支持向所述三维概念张量中增量添加新概念及对应特征信息。

8、进一步地，所述可解释匹配分析通过特征共振机制实现，所述特征共振机制计算待推理概念特征表示间的相似度，筛选满足预设特征阈值的属性对，并根据属性值计算各匹配属性对的贡献度，基于贡献度对匹配结果进行排序；系统在每次实体定义或特征状态变更后，自动触发全局共振刷新，更新对应层级的实体共振关系。

9、进一步地，所述预设元规则为定性标签的对立关系，包括预定义的核心元规则以及通过递归猜字机制自动生成的衍生元规则；所述生成可追溯的推理结果具体为通过逆向链式推导从结果状态递归追溯至根因状态，生成完整的因果推理链。

10、进一步地，所述向三维概念张量中增量添加新概念及对应特征信息，通过弱层缓冲区无监督增量学习与单次定义监督学习相结合的方式实现。

11、进一步地，所述知识层级维度采用自底向上的初始化方式，通过计算新概念与现有所有概念的余弦相似度确定新概念的层级归属，每个概念对应唯一父节点；所述知识层级维度的升维序列终端设置预留虚位，用于实现维度空间的完备化规整。

12、进一步地，所述三维概念张量采用稀疏矩阵结合哈希表的方式存储，仅存储非零数据。

13、进一步地，所述方法应用于工业安全预警系统，用于基于多传感器数据执行冲突检测与故障根因追溯。

14、以及，一种基于概念张量的白盒ai认知推理系统，包括：

15、张量构建模块，用于构建三维概念张量，所述三维概念张量包括概念维度、原始特征维度和采用树状层级结构的知识层级维度，并遵循点-线-面-体四阶维度递进结构；

16、交互转换模块，用于执行向上抽象机制与向下检索机制，实现几何特征与拓扑结构的双向转换，形成统一的知识表示；

17、请求处理模块，用于响应于推理请求，提取待推理概念在指定知识层级上的特征表示；

18、匹配分析模块，用于对所述特征表示执行可解释匹配分析，得到包含具体属性对的匹配属性集合；

19、规则推理模块，用于根据匹配属性集合以及预设元规则执行确定性状态转移，生成可追溯的推理结果；

20、增量学习模块，用于向三维概念张量中增量添加新概念及对应特征信息。

21、进一步地，所述匹配分析模块通过特征共振机制执行可解释匹配分析，并支持全局共振刷新；所述规则推理模块通过逆向链式推导生成因果推理链，并能够通过递归猜字机制自动生成衍生元规则；所述增量学习模块集成弱层缓冲学习单元与单次定义学习单元；所述张量构建模块通过预留虚位实现维度空间完备化。

22、进一步地，所述系统部署于工业边缘计算设备，用于执行工业安全预警与故障根因追溯。

23、以及，一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。

24、一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

25、相比于现有技术，本发明及其优选方案通过将概念的几何特征与拓扑层级统一于三维张量表示中，从根本上融合了数据驱动的自主学习能力与符号系统的完全可解释性，使得系统既能从数据流中自动归纳新概念，又能提供清晰、确定且可追溯的每一步推理路径。其可解释的匹配分析机制不仅输出相似度数值，还能明确揭示导致概念间相似或冲突的具体属性对，实现了决策过程的完全透明。基于元规则的推理框架仅需人工定义少量核心规则，即可自动衍生出大量具体推理规则，并支持从结果逆向追溯完整因果链，大幅降低了知识构建与维护的成本。同时，系统通过融合无监督增量学习与指令式监督学习，灵活适应从自动化数据挖掘到人工知识快速注入的不同需求，保障了知识库的动态扩展与更新。

26、通过点-线-面-体四阶结构实现了知识表示的严格形式化，进一步强化了系统的确定性与白盒性；通过预留虚位机制实现了张量空间的完备化，提升了系统对非规整数据的适配能力；通过全局共振刷新机制保证了系统状态的实时自洽，避免了延迟一致性带来的推理误差。

27、此外，得益于稀疏存储等工程优化，整套方案对计算资源需求较低，能够部署于工业边缘设备，直接应用于对安全性和可解释性有严苛要求的工业监控、故障诊断与预警等场景，有效解决了黑盒模型不可信与符号系统僵化之间的核心矛盾。