基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
日期:2024.12.17 点击数:0
【类型】期刊
【刊名】航空学报
【关键词】 注意力机制,双向门控循环神经网络,故障诊断,航空设备故障,知识图谱
【摘要】针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题,利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率,并通过一种以注意力机制(Attention)结合双向门控循环神经网络(BiGRU)对知识抽取模型进行优化与改进。通过专家经验设计知识图谱的本体,在此基础上明确知识图谱中实体和关系类型。随后,利用BIO标注的故障文本语料训练BiGRU-Attention优化的知识抽取模型,以提高从非结构化文本中抽取实体和关系的效率。通过与经典知识抽取模型进行比较,发现BiGRU-Attention改进的知识抽取模型具有更优越的识别效果。最终,利用抽取出的实体和关系构建航空设备故障诊断知识图谱,有助于机务人员在航空设备故障维修中进行更准确的故障诊断。
【年份】2024
【作者单位】中国民用航空飞行学院民航安全工程学院;
【期号】18
【页码】168-181
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