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龙图腾网获悉深圳联友科技有限公司申请的专利故障码演变图谱构建方法和装置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：CN116431735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202111618047.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权故障码演变图谱构建方法和装置是由郭峰;熊鹰飞;柴云海;孙一恒;胡萍设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障码演变图谱构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障码演变图谱构建方法和装置，方法包括：基于车联网收集的车辆故障码报文数据和车辆维修记录选取出重要的故障码；针对每一条选取出的故障码构建得到对应的故障码的向量，并根据所有故障码的向量计算因果效应得到各条故障码的演变优先次序；针对每一个零部件构建得到对应的零部件的向量，并设定该零部件的演变优先次序低于所有故障码的演变优先次序；针对每一个零部件，将选取出的每条故障码以及当前零部件均分别作为演变图谱的一个节点，学习得到概率图型模型作为当前零部件的故障码演变图谱，基于此可根据车联网平台收集到的数据，对故障码进行分级管控，做到车辆故障预警，达到节约车辆维修成本的目的。

本发明授权故障码演变图谱构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种故障码演变图谱构建方法，其特征在于，包括： 重要故障码选取步骤：基于车联网收集的车辆故障码报文数据和车辆维修记录选取出重要的故障码； 故障码向量构建步骤：针对每一条选取出的故障码，以时间片序列为样本序列，根据所述车辆故障码报文数据构建得到对应的故障码的向量，并根据所有故障码的向量计算因果效应得到各条故障码的演变优先次序； 零部件向量构建步骤：针对每一个零部件，以所述时间片序列为样本序列，根据所述车辆维修记录构建得到对应的零部件的向量，并设定该零部件的演变优先次序低于所有故障码的演变优先次序； 故障码图谱构建步骤：针对每一个零部件，将选取出的每条故障码以及当前零部件均分别作为所需构建的演变图谱的一个节点，基于各个节点对应的向量以及演变优先次序，学习得到概率图型模型作为当前零部件的故障码演变图谱； 所述的选取出重要的故障码，是基于以下至少一条选取规则实现： 第一筛选规则：选取出每一个车辆中在更换零部件信息之前出现且在更换零部件信息之后消失的故障码； 第二筛选规则：选取在维保车辆中出现多，未进行维保车辆中出现次数少的故障码； 第三筛选规则：利用相关性分析，选取强相关故障码中的一条故障码； 所述的选取在维保车辆中出现多，未进行维保车辆中出现次数少的故障码，具体包括： 统计每一条故障码的维修车辆的数量以及未维修车辆的数量，其中：如果某一条故障码在某一个车辆的更换零部件信息之前出现，则所述某一个车辆判定为所述某一条故障码的维修车辆，如果某一条故障码仅在一个车辆的更换零部件信息之后出现，则所述某一个车辆判定为所述某一条故障码的未维修车辆； 基于计算式，计算每一条故障码的维修比值，其中：代表当前条故障码的维修车辆的数量，代表当前条故障码的未维修车辆的数量，代表当前条故障码的维修比值，是一个常数； 选取维修比值超过阈值的故障码； 所述的根据所有故障码的向量计算因果效应得到各条故障码的演变优先次序，包括： 基于任意两条故障码的向量计算该两条故障码中每一方相对另一方的因果效应，并将因果效应较大的一方的节点优先度加一； 比较各条故障码最终的节点优先度，按照节点优先度设定各条故障码的演变优先次序； 所述的基于任意两条故障码的向量计算该两条故障码中每一方相对另一方的因果效应，基于如下计算式实现： ； 其中，为故障码对故障码的因果效应，为时间片序列对应的样本总数，代表基于故障码的向量所确定的故障码发生的样本个数，代表基于故障码的向量所确定的故障码不发生的样本个数，代表基于故障码的向量以及故障码的向量所确定的故障码发生的情况下故障码发生的概率，代表基于故障码的向量以及故障码的向量所确定的故障码不发生的情况下故障码发生的概率，代表基于故障码的向量以及故障码的向量所确定的故障码发生的情况下故障码不发生的概率，代表基于故障码的向量以及故障码的向量所确定的故障码不发生的情况下故障码不发生的概率； 所述的基于各个节点对应的向量以及演变优先次序，学习得到概率图型模型作为当前零部件的故障码演变图谱，包括： 将各个节点对应的演变优先次序作为k2算法的先验知识，学习得到贝叶斯网络的结构； 根据得到的贝叶斯网络的结构，结合各节点的向量利用EM算法估计出每个节点的条件概率来确定节点之间的概率参数。

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