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龙图腾网恭喜杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);北京航空航天大学申请的专利基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法及系统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：CN119990299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510456007.2，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法及系统是由程玉杰;胡峥;周安;吕琛设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法及系统，属于故障预测技术领域。方法包括：步骤1：依据专家经验构建初始故障知识图谱；步骤2：利用图神经网络对初始故障知识图谱中的关系和边进行向量化得到故障向量知识图谱；步骤3：获取待检测故障现象，从映射表中查询向量值；步骤4：根据该待检测故障现象的向量值，计算该待检测故障现象与故障向量知识图谱中的实体的相似度，与待检测故障现象相似度最高的故障向量知识图谱中的实体通过关系直接相连的实体视同该待检测故障现象通过关系相连的实。通过本发明能够诊断出针对故障现象的全面的故障原因。

本发明授权基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的航空电子装备故障诊断推理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：依据专家经验梳理针对航空电子装备故障现象的多个故障元,梳理针对每个故障元的故障原因,将故障现象、故障元和故障原因作为实体，故障现象和故障元、故障元和故障原因的关系为边构建初始故障知识图谱； 步骤2：利用图神经网络对初始故障知识图谱中的实体和边进行向量化得到故障向量知识图谱，包括： S2-1:初始故障知识图谱中有关系的两个实体和关系构成故障三元组，其故障向量三元组为，式中，h表示头实体向量，r表示关系向量，t表示尾实体向量值； S2-2：提取初始故障知识图谱的所有头实体和尾实体，提取初始故障知识图谱的所有所有关系，实体集合的大小为，关系集合大小为； S2-3：随机初始化实体和关系的嵌入向量，分别得到实体和关系嵌入矩阵H和R；根据故障向量三元组集合，得到邻接矩阵A；根据关系的向量r，提取相应的子图邻接矩阵，使得只包含与向量r相关的边；随机初始化关系向量r的变化矩阵; S2-4：对于关系向量r，计算消息，将关系向量的消息与关系嵌入向量结合；对所有关系进行聚合:；进行实体嵌入向量的更新得到关系向量r的第k+1层嵌入矩阵：，是激活函数；同时由邻接矩阵A得到每一个实体的度矩阵； S2-5:计算标准化扩散矩阵:，对于实体节点进行进一步的扩散得到扩散后的嵌入矩阵:; S2-6：遍历初始故障知识图谱中所有故障向量三元组集合，根据下式计算正向损失函数：，式中，表示头实体向量h的第k+1层的扩散后的嵌入矩阵，表示尾实体向量t的第k+1层的扩散后的嵌入矩阵； 步骤3：获取待检测故障现象，从映射表中查询向量值； 步骤4：根据该待检测故障现象的向量值，计算该待检测故障现象与故障向量知识图谱中的实体的相似度，与待检测故障现象相似度最高的故障向量知识图谱中的实体通过关系直接相连的实体集视同该待检测故障现象通过关系相连的一跳实体集，记作。

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