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本发明涉及一种融合知识图谱与多元神经网络模型的汽车发动机故障预测方法，属于汽车发动机故障预测领域。通过将汽车发动机运行状态、故障现象、故障原因和维修记录作为输入信息，由知识抽取、消歧和加工形成为可表示、可推理的结构化知识网络，并进行特征向量转换；其次，建立了包含故障记录嵌入层、卷积层、GRU门控层和注意力机制的多元神经网络通路，通过特征向量训练形成了发动机故障预测模型，能够将发动机定性故障现象转换至定量故障推理，再到定性故障预测输出的映射变换。本发明提高了发动机故障的预测率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113761225 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202111054560.1
(22)申请日 2021.09.09
(71)申请人 昆明
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