一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统

本发明公开了一种基于Mamba‑GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统，涉及电力设备巡检技术领域，包括：收集电力设备巡检相关的数据并进行预处理，根据预处理后电力设备巡检相关的数据构建电力设备巡检知识图谱，并对知识图谱中的文本信息进行编码；构建Mamba‑GPT模型，引入电力设备专用的先验知识注入机制，并优化Mamba块的选择机制；将编码后的知识图谱中的文本信息输入Mamba‑GPT模型，对电力设备巡检知识图谱进行补全，并输出补全后的电力设备巡检知识图谱。本发明不仅提高了电力设备巡检知识图谱的完整性和准确性，还增强了知识图谱在设备故障诊断、维护决策和知识管理中的应用价值。