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龙图腾网获悉国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司信息通信公司申请的专利一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的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：CN115269870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210884956.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法是由郝美薇;包永迪;颜阳;张旭;杨建伟;张倩宜;杨丹丹;付嘉鑫;胡博;张驰;申琳琳;王凯设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法，首先以数据链路中的故障分类为目标，通过Kmeans‑SVM模型训练得到故障分类模型，随后通过马尔可夫模型等方法构建故障类型的知识图谱，基于故障领域知识图谱以及Kmeans‑SVM方法得到故障分类的基础，再通过故障原因相似度分析故障之间的关联关系，进而预测数据链路中可能发生的关联故障。通过机器学习故障分类模块和知识图谱故障预警模块的相互协作，实现对数据链路的智能分析，解决专家系统以及机器学习中存在的一系列问题，有效地提升数据链路的维护效率，使得故障分类准确率大大提升。

本发明授权一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法，其特征在于：具体方法步骤如下： 1建立Kmeans‑SVM故障分类模型首先对数据使用PCA方法进行降维，降维处理后的数据使用K‑means方法，利用其无监督学习的特点，将无标签的变电站数据进行聚类，其中簇数k设置为2，聚类过程中使用的距离标准为欧氏距离，利用误差平方和作为簇内样本相似性大小的代表，划分好的某个簇Gu的误差平方和越小，表明该簇内的样本相似性越大，而相反，Gu的误差平方和越大，说明该簇内的样本相似性越小，误差平方和的计算公式如下： 这些输入进来的无标签数据经过K‑means方法后变成有标签数据，最终将输入数据分为两类，分别用数字1和2表示，接下来使用这些有标签的数据来训练SVM模型，得到最大间隔超平面，将1和2两类数据分别分割在超平面的两侧，SVM训练结束后使用最大间隔超平面来测试K‑means得到的分类结果的准确性，把预测正确的数据用来重新训练SVM的超平面，照此方法迭代更新SVM的超平面直到使用SVM预测数据的错误率不再发生变化为止，得到最终的最大间隔超平面，具体算法步骤如下： 步骤一：无标签数据进行预处理，预处理后的数据使用K‑means算法分为两个簇，分别标记为1和2，将无标签数据转换成带标签数据； 步骤二：使用步骤一中得到的有标签数据训练SVM分类器模型，得到最大间隔超平面； 步骤三：使用训练完成的SVM分类模型测试K‑means聚类得到两种样本数据，将预测准确的数据重新作为步骤二的输入数据，得到新的最大间隔超平面，直到用SVM预测数据的错误率不再变化为止； 2构建故障领域知识图谱构建链路故障领域的知识图谱时主要分为实体和属性抽取、共指消解、知识加工和数据整合四个部分； 3数据链路故障预警根据链路故障知识图谱中故障节点信息与故障原因间逻辑关系进行知识推理，实体和属性的抽取包括：首先对故障领域的语料库进行分词操作，使用马尔可夫模型进行实体和属性的抽取，将抽取出来的实体与属性作为最终应用在知识图谱上的实体与属性，然后对所有的词进行词性标注，将其分为以下几类：故障名词实体、故障现象动词、故障程度副词、故障程度量词和未被抽取的词的原词典，共指消解的步骤主要目的是把表示实体和属性的同义词找出来，将相似性较高的词归为同一类，使用同义词表的形式实现对同义词的表示，加工的步骤的主要目的是识别实体与属性之间的相应关系，将各个词性之间是否有包含或者不包含的关系作为标准，对冗余的包含关系进行删除，数据整合步骤是将故障实体、属性以及关系的三元组进行合并通过概念层和实体属性层的节点更新实现最终的图谱构建最终形成链路故障领域的知识图谱，链路故障知识图谱中故障节点信息与故障原因间逻辑关系进行知识推理的过程如下：首先对存储的已知知识进行规则提取，规则提取后进行规则匹配，如果匹配成功则加到规则执行区，规则冲突成立则冲突消解，若规则冲突不成立则得到不成立的推理结果，同样，如果规则匹配不成功则得出未推理出新知识的推理结果。

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