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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;厦门大学
摘要：本发明提出基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法，包括以下步骤；步骤一、构建用于训练与测试的数据集，对数据进行分析处理，获得结构化数据；步骤二、定义本体，构建三元组和知识图谱；步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型；进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算，将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合，完成邻域的筛选，获得构建完成的认知图，并为图中的全部节点赋予分数；步骤四、对推理模型测试，通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识，推断出知识图谱中可能存在的新的事实；本发明能挖掘其高阶结构，在给定头实体和关系的情况下，对尾实体进行推断，为电力知识图谱补充新的知识。
主权项：1.基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法，用于电力系统，其特征在于：包括以下步骤；步骤一、收集用于图谱构建的格式化数据，构建用于训练与测试的数据集，对数据进行分析处理，获得结构化数据；步骤二、定义本体，并构建三元组和知识图谱；步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型；进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算，将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合，完成邻域的筛选，获得构建完成的认知图，并为图中的全部节点赋予分数；步骤四、对推理模型进行测试，通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识，推断出知识图谱中可能存在的新的事实。
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百度查询： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 国网福建省电力有限公司 厦门大学 基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法
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