【摘 要】
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针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册，提出新型BM长短期记忆网络（BM LSTM）算法.运用多数投票法融合条件随机场（CRF）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、BiLSTM CRF3种实体识别算法，有效提高实体识别精度.基于商用飞机维修故障诊断手册构建维修方案知识图谱，结合词频-逆向文件频率（TF-IDF）相似度算法与BM LSTM算法，设计商用飞机维修方案推荐
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51875359）； 上海市“科技创新行动计划”自然科学基金资助项目（20ZR1428600）； 上海商用飞机系统工程科创中心联合研究基金资助项目（FASE-2021-M7）； 教育部-中国移动联合基金资助项目（MCM20180703）；
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针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册，提出新型BM长短期记忆网络（BM LSTM）算法.运用多数投票法融合条件随机场（CRF）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、BiLSTM CRF3种实体识别算法，有效提高实体识别精度.基于商用飞机维修故障诊断手册构建维修方案知识图谱，结合词频-逆向文件频率（TF-IDF）相似度算法与BM LSTM算法，设计商用飞机维修方案推荐系统，实现通过检索非结构化故障描述文本准确匹配到维修方案的功能.实验结果表明，利用商用飞机故障隔离手册构建知识图谱、基于所提创新方法开发的维修方案推荐系统，能够有效保证维修信息精确匹配，显著提高维修方案形成效率.
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