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龙图腾网获悉天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司申请的专利一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115659238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211306215.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法是由冯海领;陈天璐;王向敏;王轩设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法，包括以下步骤：S1.根据设备数据确定故障的分类特征，组合作为不同层级的故障节点，并定义图谱关系；S2.结合故障节点和图谱关系构建故障图谱，并根据节点特征权值及其层级确定图谱中的关系权值；S3.基借助基于邻域聚合改进的RippleNet模型，通过波纹扩散的方式在故障图谱中挖掘相似故障节点；S4.进行相似故障匹配，结合故障图谱提供相似故障的相关信息。本发明针对设备工作环境复杂，实际的故障诊断准确率远低于实验室测试数据的问题，结合知识图谱挖掘相似故障，丰富了诊断结果并辅助运维人员进行决策。

本发明授权一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于故障图谱的相似故障挖掘方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：根据设备数据确定故障的分类特征，将特征进行组合作为不同层级的故障节点，并定义图谱关系； S2：结合故障节点和图谱关系构建故障图谱，并根据故障节点及其节点层级确定图谱中的关系权值；包括：2-1将故障节点和图谱关系通过CSV表格进行保存； 其中，故障节点表格属性包括节点id、节点类型、节点描述； 其中，图谱关系表格属性包括起始实体节点、起始节点标签、结束实体节点、结束节点标签、关系类型； 2-2通过使用Cypher语句将上述CSV表格导入Neo4j数据库，构建故障图谱； 2-3定义关系权值的最大值为Smax，特征数量为n；定义Wnode为综合节点权值，表示各个分类特征的权值；定义LevelScore为节点层级权值，表示故障节点之间的层级不同时，每层节点层级的权值；Wnode公式为： 综合节点权值Wnode与节点层级权值LevelScore计算可得关系权值RelScore，RelScore公式为： 其中，ai为第i个分类特征，m为故障节点之间的不同取值的特征类型的数量，k为节点层级不同的数量； 2-4将关系权值保存至CSV表格，并导入Neo4j数据库得到带有权值的故障图谱； S3：借助基于邻域聚合的RippleNet模型，通过波纹扩散的方式在故障图谱中挖掘相似故障节点； S4：进行相似故障匹配，结合故障图谱提供相似故障的相关信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区天津经济技术开发区洞庭路58号融汇大厦803室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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