一种大模型知识标注的智能诊断方法

本发明公开了一种大模型知识标注的智能诊断方法，该方法包括：对大模型进行知识注入，获取每个故障类别的格式化的语义知识；利用所有故障数据构建自监督预训练网络训练编码器提取类无关特征；构建并训练健康特征对比与语义知识预测网络；利用训练好的编码器和健康特征对比与语义知识预测网络获取未见类别故障样本的语义知识，基于双视图动态语义知识学习策略对预测的语义知识进行调整，将测试数据分为高概率样本和低概率样本，利用高概率样本的空间分布调整低概率样本的语义知识，协同对故障进行诊断。本发明能够故障数据有限的情况下利用专业文档进行语义知识标注，并对语义知识的空间分布做出调整，提高故障诊断的准确率与可信度。