基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统
公开
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。
基本信息
专利标题 ：
基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579875A
申请号 ：
CN202210207871.5
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
肖潇张玲玲叶含瑞季续国
申请人 ：
中国科学院大学
申请人地址 ：
北京市石景山区玉泉路（甲）19号
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
优先权 ：
CN202210207871.5
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06F16/335 G06F16/36 G06Q10/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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