信息与电脑杂志

摘要：针对核电设备故障模式识别存在的多源数据融合不足、故障演化关联薄弱等问题，文章提出了基于深度学习的电子履历智能关联与预测方法。该方法以设备电子履历为核心驱动，对多源异构特征进行分层融合以提取深层表征，借助时空协同模型建立故障传播链路，并结合分级预警实现精准的趋势预判。实验结果表明，该方法显著提升了关联准确率、预测精度与预警效率，为核电设备的智能运维提供了可行的技术路径。

关键词： 核电设备;电子履历;故障模式关联;

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 核科学技术;电力工业;自动化技术

分类号： TM623;TP18