Hierarchical knowledge guided fault intensity diagnosis of complex industrial systems
分层知识引导的复杂工业系统故障强度诊断
机构 * School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xian, China(西安电子科技大学人工智能学院) ; School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China(香港科技大学(深圳)科学与工程学院) ; Frankfurt Institute for Advanced Studies, Frankfurt am Main, Germany(法兰克福高级研究院) ; Xidian-FIAS international Joint Research Center, Frankfurt am Main, Germany(西电-法兰克福国际联合研究中心) ; Institut für Theoretische Physik, Goethe Universität Frankfurt, Frankfurt am Main, Germany(法兰克福歌德大学理论物理研究所) ; GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung GmbH, Darmstadt, Germany(重离子研究中心(GSI)) ; SAMSON AG, Frankfurt am Main, Germany(SAMSON公司)
AI总结 本文提出了一种分层知识引导的故障强度诊断框架,通过引入层次知识相关矩阵解决依赖关系问题,提升复杂工业系统故障诊断的准确性。
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Journal ref In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 2024)