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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统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：CN119128166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411030988.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统是由郭丽娟;谢国汕;罗传胜;李路;梁生源;宋冠军;秦永伦;肖远平设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Mamba‑GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统，涉及电力设备巡检技术领域，包括：收集电力设备巡检相关的数据并进行预处理，根据预处理后电力设备巡检相关的数据构建电力设备巡检知识图谱，并对知识图谱中的文本信息进行编码；构建Mamba‑GPT模型，引入电力设备专用的先验知识注入机制，并优化Mamba块的选择机制；将编码后的知识图谱中的文本信息输入Mamba‑GPT模型，对电力设备巡检知识图谱进行补全，并输出补全后的电力设备巡检知识图谱。本发明不仅提高了电力设备巡检知识图谱的完整性和准确性，还增强了知识图谱在设备故障诊断、维护决策和知识管理中的应用价值。

本发明授权一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba-GPT模型的电力设备知识图谱补全方法，其特征在于，包括： 收集电力设备巡检相关的数据并进行预处理，根据预处理后电力设备巡检相关的数据构建电力设备巡检知识图谱，并对知识图谱中的文本信息进行编码； 构建Mamba-GPT模型，引入电力设备专用的先验知识注入机制，优化Mamba块的选择机制； 所述构建Mamba-GPT模型，引入电力设备专用的先验知识注入机制，优化Mamba块的选择机制包括，构建基于Mamba块的Mamba-GPT模型结构，建立Mamba块输入和输出序列之间的关系，Mamba块输入和输出序列之间关系的计算公式如下： yt＝Cht 其中，xt表示输入序列中的第t个矢量，ht表示隐式状态空间，C均为矩阵，yt表示模型输出； 构建电力设备领域的专用知识图谱，引入相关领域的知识图谱数据，通过迁移学习，将知识图谱的节点表示和关系整合到电力设备领域的知识图谱中； 设计迁移学习策略，使知识图谱能够从其他领域的知识中学习到通用的特征和模式； 在Mamba块的输入层引入基于动态注意力机制的先验知识选择模块； 将通过迁移学习得到的跨领域知识图谱的节点表示与作为输入的位置编码进行融合； 在Mamba-GPT模型的损失函数中加入一致性约束，所述一致性约束包括节点一致性约束和边一致性约束，节点一致性约束的公式如下： 其中，Lnode表示节点一致性损失，表示知识图谱中的一个节点，vi表示模型生成的节点的向量表示，表示知识图谱中节点的真实向量表示，Vk为知识图谱中的节点集合； 边一致性约束的公式如下： 其中，Ledge表示边一致性损失，表示知识图谱中连接节点和的一个边，eij表示模型生成的边的向量表示，表示知识图谱中边的真实向量表示，Ek为模型生成的边的向量集合； 将节点一致性损失和边一致性损失结合起来作为总体知识一致性损失，总体知识一致性损失的计算公式如下： Lconsistency＝λnodeLnode+λedgeLedge 其中，Lconsistency表示总体知识一致性损失，λnode表示用于平衡节点一致性损失的权重参数，λedge表示用于平衡边一致性损失的权重参数，Lnode表示节点一致性损失，Ledge表示边一致性损失； 在Mamba块中引入选择机制，使和C均能够随输入xt变化，且映射关系能够学习，映射关系的公式如下： Δ＝SΔx＝softplusLinearxt C＝SCx＝Linearxt B＝SBx＝Linearxt 其中，Linear.表示线性函数，Δ表示采样间隔，SΔx表示Δ是输入x的函数，softplusLinearx表示组合函数，SCx表示C是输入x的函数，SBx表示B是输入x的函数，表示矩阵，表示矩阵，ΔA表示Δ与A的乘积，I表示单位矩阵，ΔB表示Δ与B的乘积； softplusx＝log1+ex 其中，softplusx表示激活函数，x表示描述函数的任意自变量； 将多层Mamba块组成Mamba-GPT模型； 将编码后的知识图谱中的文本信息输入Mamba-GPT模型，对电力设备巡检知识图谱进行补全，分阶段动态更新补全后的电力设备巡检知识图谱并输出。

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