CN113806478B 一种基于图神经网络的挖掘机故障辅助决策方法 （南京航空航天大学）_第1页
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一种基于图神经网络的挖掘机故障辅助决本发明实施例公开了一种基于图神经网络述辅助决策矩阵对所述图神经网络模型进行训练；接收当前发生故障的挖掘机上报的文本数2S1、对接收到的挖掘机的故障工单进行预处理，S3、构建图神经网络模型，并通过所述故障知识图谱S4、接收当前发生故障的挖掘机上报的文本数据，输故障现象表示为将N种处理方案表示为M、N都为将故障现象实体与各类实体之间关系的关联度表示为内积函数g，其中在图神经网络的每一层中设置加法聚合器aggregatorsum，将处3从故障工单中提取实体文本数据和记录各类实体之间关系的文在通过文本卷积神经网络模型对实体进行分类后，生成实体与各类实体之间关系的将所生成的RDF三元组导入Neo4j图数据库并进行知识图456[0022]其中，可以将故障工单中所描述的故障现象和对于此故体之间关系的RDF三元组。将所生成的RDF三元组导入Neo4j图数据库并进行知识图谱的搭7使用N(s)表示知识图谱中与处理方法实体相关联的所有实体，表示实体si和实体sjds:表示了关系r对于故障现象f的重要程度。8i表示故障处理方案负样本，表示故障处理方案负样本服从负[0057]步骤1.2、完善补充故障知[0059]依据不同故障现象与处理故障的相应方法构建辅助决策矩阵。将M种故障现象描述为将N种处理方法描述为S=(S,S…S},将故障现象和处理方使用N(s)表示知识图谱中与处理方法实体相关联的所有实体，表示实体si和实体sj9[0067]其中e是知识图谱中处理方法实体s的邻域实体的向量表示，是对s:的规范一层中引入加法聚合器aggregatorsum，将处理方法实体的向量表示s和其邻域实体的向量表示sr.聚合为维度一致的向量：图谱中类别为故障现象的头实体文本以及辅助决策矩阵中对于该故障现象的处理方法文

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