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摘要：本发明公开了一种将知识图谱与TransGNN变压器图神经网络模型相结合的故障分析方法。该方法利用知识图谱建模设备故障原因和关系，并结合TransGNN模型进行故障识别和分类。TransGNN模型能够有效地捕获知识图中的复杂关系、依赖关系和模式，从而实现精确的故障检测和分析。与传统基于图神经网络的方法相比，该方法不仅提高了故障分析的准确性和可解释性，还提高了模型的泛化能力和训练效率。
主权项：1.一种将TransGNN模型与知识图谱相结合的故障分析方法，其特征在于：通过利用Transformer体系结构和图神经网络原理，TransGNN模型可以有效地捕获知识图中的复杂关系、依赖关系和模式，从而实现精确的故障检测和分析。
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百度查询： 太原科技大学 一种基于知识图谱和TransGNN模型的故障分析方法
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