航空维修知识推理解决方案
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航空维修知识推理解决方案
一、痛点问题
航空发动机结构和功能复杂程度越来越高，发生故障后，根据故障现象或参数变化，对维修人员及时分析故障原因，快速定位故障单元的要求越来越高。
二、解决方案内容
通过知识建模、知识获取、知识融合、知识存储、知识计算（如图挖掘技术）、知识应用，基于知识图谱构建航空发动机故障知识智能问答人机交互解决方案。运用自然语言处理技术对用户输入的查询语句进行命名实体识别、关键词抽取、意图分析与语义理解，利用知识图谱提供的先验知识，对查询的故障实体根据故障特征进行相关性评价指标匹配，并采用基于模板和最近相邻的混合检索技术进行检索，通过对知识图谱的检索、匹配和故障案例学习，完成了一次知识推理过程。
三、应用成效
结合实践经验构建维修再制造知识图谱，通过大数据平台的数据融合分析能力，结合历史故障、维修方案及经验的积累与学习。实现了从人来判断故障类型转变为依靠知识来推理判断故障的新分析方式。
四、推广价值
目前正通过智能感知、认知推理、大数据分析和人机混合智能决策，探索航空维修智能制造模式，构建覆盖航空维修工业数据获取、评价、分析、应用的完善解决方案，促进航空维修产业数字化转型升级。
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