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公开(公告)号:CN116089626A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211653519.0
申请日:2022-12-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:针对至少一个待录入数据,构建各待录入数据对应的节点;根据各节点对应的待录入数据,分别提取各节点对应的数据语义;针对各节点中的第一目标节点,根据第一目标节点的数据语义和各第二目标节点的数据语义,确定第一目标节点与各第二目标节点之间的节点关系;根据各节点中任意两个节点之间的节点关系构建知识图谱。采用本方法能够提高数据查询的效率。
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公开(公告)号:CN119647300A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202510190992.7
申请日:2025-02-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F16/3329 , G06F16/338 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种基于AI大模型的燃气轮机性能分析方法及装置,应用于燃气轮机技术领域,方法包括:获取用户指令,利用燃气轮机专业大语言模型对用户指令进行识别,判断用户指令是否属于燃气轮机的性能分析指令;若否,输出对应的查询结果;若是,调用对应的性能分析模型,并从燃气轮机的监测参数集合中提取性能分析模型的每个输入物理量分别对应的监测参数列表;基于监测参数列表中所有监测参数之间的皮尔逊相关系数和各监测参数的历史值,确定最终监测参数列表;将最终监测参数列表中所有监测参数的平均值作为输入物理量的目标监测参数;将各个输入物理量对应的目标监测参数输入性能分析模型,输出性能分析结果。可提高性能分析的效率和准确性。
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