分享5篇关于故障知识的计算机专业论文

今天分享的是关于故障知识的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到故障知识等主题,本文能够帮助到你

基于第三方云平台的车辆故障知识图谱构建

这是一篇关于故障知识,知识图谱,分类算法的论文, 主要内容为随着汽车市场竞争越来越激烈,同等产品在性能、价格和外形等方面逐步趋于同质化,消费者更加关注产品品牌、企业形象、服务水平等产品附加值,从而使服务成为了竞争的主角。服务成为企业提升用户体验和增强核心竞争力的重要一部分,而维修服务是售后环节中的重要一部分,当车辆出现故障后,服务商是否能够快速地对故障部位和故障原因进行定位,对车主特别是商用车车主减少损失至关重要。而服务商在遇到难以解决的故障时,只能依靠人工经验排除所有可能的故障原因,无法利用其它服务商成功的维修经验,出现知识不能共享和知识浪费的现象。因此,针对上述问题本文研究并实现了车辆故障知识图谱的构建以及原因推荐。目前汽车产业链协同云平台存储有以多家整车制造企业为核心包含上下游数千家企业进行业务协同时产生的数据,包括车辆出生档案、销售档案、配件档案和维修档案等数据,产生了TB级规模的数据。而其中的车辆故障知识以维修案例的形式存储在数据空间中,包括各种结构化和非结构化数据,如文本、图形图像等。对这些车辆故障文本难以进行有效存储和分析,无法挖掘蕴藏在文本数据中的巨大价值。为实现车辆故障文本的检索和分析,推动制造大数据分析技术在车辆故障领域的应用。本文主要对车辆故障数据进行分析,构建车辆故障知识图谱,并与分类算法进行融合,实现故障原因的推荐。车辆故障知识图谱不仅可以实现对故障知识的搜索、更新、共享和推理等功能,还具有实现知识可视化的特性。最后设计并实现了车辆故障知识图谱的构建及应用系统。该系统集成了故障知识图谱的可视化和搜索以及管理等模块,并实现了融合故障知识图谱的原因推荐的应用。

基于知识图谱的手机质量检测方法研究与实现

这是一篇关于知识图谱,质量检测,故障知识,随机森林的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,手机已逐渐在我们生活中普及,其质量直接影响人们的生活,手机质量检测是保证产品质量的重要环节。目前,手机质量判定是通过制定符合生产的检验标准,利用功能指标对比确定产品质量,产品的标准一般以文本形式存在,数据分布零散、关联性小且不便于直接查询。当产品使用出现故障后,维修人员主要依靠维修经验确认故障原因,而无法利用已有的维修知识进行原因判定,出现知识浪费现象,因此对手机质量相关知识进行处理有利于提高质量检测效率。本文将知识图谱引入到手机质量检测过程中,通过建立手机检测领域知识图谱,为产品质量检测提供语义支撑,并利用图的形式直观的展示各种数据之间的联系,优化检测过程中信息查询的有效性和准确性。最后通过故障原因分类的方法快速定位手机故障原因信息。具体研究内容如下:1.针对手机标准数据量大且分散,故障检测知识缺乏利用等问题,提出构建手机检测领域知识图谱,进行数据统一资源管理。首先通过检测标准确定手机质量检测内容与测量指标,然后分析手机维修案例知识特点,对手机质量检测的实体及其关系进行划分,确定手机知识库的模型,最后对数据进行图谱的构建。由于手机知识主要以非结构化形式存储,所以本文主要从知识抽取、知识加工和知识存储三部分进行数据处理,其中数据抽取主要采用神经网络实现实体识别,在关系抽取过程中基于语言技术平台(Language Technology Platform,LTP)加入自定义规则实现以谓词为核心的三元组抽取,最后利用Neo4j图数据库存储的方式进行存储,从而实现手机检测领域知识图谱构建。2.针对故障检测效率低的问题,利用知识图谱可以直观的判定检测对象指标,提高查询检测效率。对于手机故障原因分析,本文提出随机森林与知识图谱融合的方法对手机故障原因进行分类。主要从手机故障检测知识、手机维修案例、故障形成原因等方面,归纳出手机电路故障的7种状态,对故障维修案例进行特征选取与数值化,然后利用随机森林和知识图谱融合的分类算法,识别电路故障原因,其故障原因识别准确率比随机森林的识别最高提高12%,平均稳定提高4%。3.基于知识图谱的手机质量检测系统设计与实现。通过分析与架构设计,利用Bootstrap、j Query进行前端页面设计,通过Spring Boot框架实现前后端数据交互,完成手机检测系统的搭建,实现了手机知识图谱、手机质量检测、电路故障案例汇总等功能,利用案例展示验证本方法的有效性。

面向适航认证的飞机发动机综合管理平台研究与开发

这是一篇关于适航认证,故障知识,算法云平台,健康管理,知识案例库的论文, 主要内容为适航认证是飞机发动机研制过程的关键步骤,旨在通过一系列算法验证飞机发动机是否满足装机条件。传统适航认证主要通过工程师手动完成,缺乏信息化系统支撑,存在发动试车数据文件化存储、数据离散化、试车数据格式不规范、缺乏算法全生命周期监督机制、不支持多语言算法融合、故障知识管理体系不健全等问题。为了解决这些问题,本文设计了面向适航认证的飞机发动机综合管理平台。在发动机试车数据管理方面,通过搭建数据中心接入多源异构数据(结构化,非结构化数据等)实现数据的统一化管理,并对外提供定制化接口实现数据调用。在算法全生命周期管理方面,通过搭建一套支持多种编程语言的在线算法开发与运行云平台,为用户分配指定算力的算法空间,进行发动机试车数据分析、算法验证和结果管理。在故障知识管理方面,通过搭建发动机健康管理模块,使用自动监测和人工标注等方式收录故障案例、上传对应故障解决方案和专家知识,形成知识案例库。发动机综合管理平台的研发过程中,本课题使用时序数据库InfluxDB和关系型数据库MySQL分别作为试车原始数据和业务数据的存储介质。通过采用Docker容器化技术集成Jupyter-Lab交互式富媒体web化的开发环境,搭建用户算法空间。本平台基于微服务架构,使用SpringBoot、Mybatis、Redis、Kafka、VUE、ECharts和ElementUI等关键技术进行开发。本课题结合组件化、模块化、前后端分离等开发模式,实现了一种高内聚低耦合,具有较强的可扩展性、可复用性、可维护性、可测试性和可用性的健康管理系统。本平台通过了专业测试人员所设计的相关功能及性能测试指标,在经过专家评审后,现已正式投入使用。在使用过程中获得了用户的好评,对于发动机试车过程中的数据采集、存储、调用、算法开发、结论管理、故障案例收录等全流程的信息化建设,推动飞机发动机适航认证工作的系统化、信息化、智能化、协同化产生了积极意义。