摘要
本发明公开了一种将知识图谱与TransGNN(变压器图神经网络)模型相结合的故障分析方法。该方法利用知识图谱建模设备故障原因和关系,并结合TransGNN模型进行故障识别和分类。TransGNN模型能够有效地捕获知识图中的复杂关系、依赖关系和模式,从而实现精确的故障检测和分析。与传统基于图神经网络的方法相比,该方法不仅提高了故障分析的准确性和可解释性,还提高了模型的泛化能力和训练效率。
技术关键词
故障分析方法
故障分析数据
专家知识库
神经网络原理
知识图谱数据
故障检测
神经网络技术
构建知识图谱
BERT模型
计算机可执行指令
关系
可读存储介质
分类器
计算机程序产品
精度
日志
节点
模式
系统为您推荐了相关专利信息
动态贝叶斯网络
动态评估方法
变分贝叶斯推断算法
发电设备
时序依赖关系
知识图谱链接预测
大语言模型
机电设备
三元组
实体
知识图谱补全
三元组
关系
融合特征
知识图谱数据
融合知识图谱
问答模型
教师
学科知识图谱
交互方法