典型文献
发动机故障领域知识图谱构建与应用
文献摘要：
发动机生产故障和售后维修报告中有大量动力总成和零部件故障信息.本文将知识图谱引入柴油发动机故障领域,设计发动机故障领域知识图谱构建的系统流程,针对多源故障数据进行本体建模.使用BERT和BiLSTM-CRF结合的实体识别框架,挖掘故障数据中的专家知识.提出实体相关性评价指标FF-IEF,并基于知识图谱和贝叶斯网络进行故障诊断.设计并开发EFKG原型系统,共包含12 534个实体和408 972条三元组,该系统提供知识抽取、可视化检索、辅助决策等功能,有效提高信息检索和维修效率,对知识图谱在发动机故障领域的应用具有一定指导意义.
文献关键词：
柴油发动机;知识图谱;智能制造;FF-IEF;故障诊断;可视化分析
中图分类号：
作者姓名：
许驹雄;李敏波;刘孟珂;曹志月;唐波;葛浩
作者机构：
复旦大学软件学院,上海200438;复旦大学上海市数据科学重点实验室,上海200438;潍柴动力股份有限公司,潍坊261061
文献出处：
引用格式：
[1]许驹雄;李敏波;刘孟珂;曹志月;唐波;葛浩-.发动机故障领域知识图谱构建与应用)[J].计算机系统应用,2022(07):66-76
A类：
EFKG
B类：
领域知识图谱,知识图谱构建,构建与应用,生产故障,售后维修,动力总成,零部件,故障信息,柴油发动机,计发,系统流程,故障数据,本体建模,BERT,BiLSTM,CRF,实体识别,识别框架,专家知识,相关性评价,FF,IEF,基于知识,贝叶斯网络,原型系统,三元组,知识抽取,辅助决策,信息检索,维修效率
AB值：
0.38822
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