基于大模型决策的故障树智能问答方法研究
田云龙1
司福东1
牛丽2
苏明月2
1.青岛海尔科技有限公司 山东 青岛 266100;数字家庭网络国家工程研究中心 山东 青岛 2661002.青岛海尔科技有限公司 山东 青岛 266100;青岛市智慧家庭交互与控制工程研究中心 山东 青岛 266100
摘要：故障树问答是基于故障树的一种智能问答形式,效率和准确性的提升是关键课题,为此提出了一种基于大模型决策的新方法.将故障树转化为有向无环图,并通过整合深度学习和自然语言处理技术,利用大模型决策技术构建智能问答系统,该系统能够有效地理解并回答与故障树相关的各类问题,解决了多个关键技术难题.针对不同类型和规模的故障树模型,通过实验验证了该系统在问答准确性方面的显著优势.研究结果显示,基于大模型决策的故障树问答方法不仅有着重要的理论意义,同时在实际应用中也展现出巨大的价值.提供了一种创新的故障树智能问答思路和工具,为未来的研究和开发奠定了坚实的理论基础.
关键词：故障树智能问答准确性大模型决策
分类号：TM925(电气化、电能应用)TP18(自动化基础理论)TP399(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-11-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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