원래 이름 기록: 四川鹏鹞环保设备有限公司

本发明公开了一种基于深度学习的智慧消防设备故障识别方法及系统，通过采集多模态设备休眠数据；利用LSTM长短期记忆网络提取时序特征，捕捉特征间跨模态关联，根据设备服役时长调整特征权重，构建设备健康度指数计算模型；采用改进的GTO人工大猩猩部队优化算法优化设备健康度指数计算模型的参数，将多模态设备休眠数据输入至优化后的模型中，输出设备健康指数；构建故障因果图谱，根据所述设备健康指数利用GNN图神经网络分析各健康指标间的因果关系，输出消防设备故障结果，根据所述消防设备故障结果进行预警分级和进行实时预警。更科学精准的进行预警分级，实现对消防设备故障的提前发现和预警。

本发明涉及工程设计管理技术领域，具体为基于知识图谱的水利设计决策支持系统，系统包括：参数约束建构模块、设计标准融合模块、任务语义归属模块、路径筛选闭合模块、结构组合响应模块。本发明中，通过构建参数控制路径并结合结构节点间的多重关系识别，实现结构参数间的逻辑联动组织，利用标准条款间的交叉关系判断机制，增强对结构控制路径的约束识别能力，结合任务语义标签的索引关系，使结构路径筛选具备语义导向特征，采用闭合路径的连续性判断方法，优化路径筛选的结构匹配精度，使用结构组合关系的响应构建逻辑，提高多结构间的协同适配性，建立具有连续性与逻辑依附特征的联动通路，提升水利设计的逻辑完整性与响应协调性。