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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法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：CN115048527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210537384.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法是由罗森林;张凌浩;潘丽敏;董勃;吴舟婷设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法，属于自然语言处理和机器学习领域，本发明首先提取列车故障现象描述文本中的故障事件，融合时序动态知识和事理逻辑关系构建知识图谱；然后利用结合多头注意力机制的图转换网络对知识图谱进行编码，生成知识图谱的优先级向量表示；最后用一个结合注意力机制的解码器，根据编码结果从提前构建的解决方案词表中选取关键操作序列形成解决方案。由于本发明增加了对故障事件时序动态知识和事理逻辑关系的建模，提升了针对故障现象所分析生成解决方案的有效性和准确性。

本发明授权融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法在权利要求书中公布了：1.融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1，构建解决方案元操作词表；列车故障处理日志数据集中提取出所有解决方案，将其中的关键操作进行划分，定义为元操作，形成元操作词表； 步骤2，基于列车故障处理文本，采用任务驱动的命名实体识别与关系抽取方法，联合识别语义单元，所述语义单元包括故障事件、最小可维修单元、设备部件、时间标记、操作动词、操作对象和故障位置；结合时序信息与因果触发词，构建具备语义类型与时间约束的事件因果关系集合； 步骤3，基于抽取得到的故障事件、最小可维修单元及其之间的逻辑关系，构建面向列车故障分析与决策生成的知识图谱结构：将具有明确时间顺序的故障事件建模为P1类节点，并分配时间感知权重以支持因果推理排序；将最小可维修单元建模为P2类节点，作为P1节点的功能性子节点，通过R2类边连接；将事件之间的逻辑推理关系建模为R1类边，嵌入事件类型、操作条件及作用顺序等语义信息；引入全局控制节点P0，并通过R3类边与所有P1和P2节点建立连接； 步骤4，对上述步骤得到的知识图谱进行编码：首先将多类语义节点图谱结构转化为无标签的有向连接图，并引入结构重构策略以保持P1、P2、P0节点在连接拓扑上的传播区隔性与语义控制边界；在此基础上，采用基于多头注意力机制的图Transformer模型对该图进行编码，在编码过程中，引入节点所属语义类别、时间权重、连接类型等先验结构信息，以实现上下文化表示的有选择性聚合；最后通过引入全局控制节点与多头注意路径对节点表示进行引导； 步骤5，利用结合多头注意力机制的解码器进行解码，选取元操作序列构成解决方案。

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