26年WP物流工程基于Neo4j的物流无人机故障知识图谱设计1.67-AI全日(14130字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要随着物流无人机在末端配送及仓储巡检中的广泛应用，其运行环境的复杂性导致故障频发，传统的故障排查方式依赖人工经验，存在效率低下且知识碎片化严重的问题。本文旨在通过构建故障知识图谱，实现物流无人机运维知识的结构化存储与智能化检索。研究采用本体建模方法，针对无人机动力系统、导航系统及机体结构，定义了故障现象、原因及维修措施等实体与关联关系；随后，利用自然语言处理技术从技术手册及历史维修记录中抽取故障三元组，并利用 Neo4j 图数据库进行存储与可视化构建，建立了一套面向物流场景的无人机故障知识库。研究结果表...

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