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基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统

摘要

本发明提出了一种基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统,所述系统包括:数据层,用于采集监测设备的健康管理领域知识;构建分析层,用于对健康管理领域知识进行萃取并构建知识图谱,利用链路预测对知识图谱进行推理与补全,基于补全推理好的知识图谱,利用知识图谱特征学习与协同过滤推荐算法相结合,计算相似度,进行设备诊断与维修知识预测排序;应用层,用于根据设备诊断与维修知识预测排序为监测设备提供异常状况下的故障诊断和正常运行状态下的趋势预测分析,实现设备故障原因和维修方案推荐。

著录项

  • 公开/公告号CN114579875A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院大学;

    申请/专利号CN202210207871.5

  • 发明设计人 肖潇;张玲玲;叶含瑞;季续国;

    申请日2022-03-03

  • 分类号G06F16/9536;G06F16/335;G06F16/36;G06Q10/00;

  • 代理机构北京方安思达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张红生;杨青

  • 地址 100049 北京市石景山区玉泉路(甲)19号

  • 入库时间 2023-06-19 15:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-03

    公开

    发明专利申请公布

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