哈尔滨工程大学 发布 Graph-Structured-about-CSA 数据集, 应用在 自主货船故障分析、智能决策支持系统 领域

哈尔滨工程大学 本次发布的数据集 Graph-Structured-about-CSA, 该数据集名为Graph-Structured-about-CSA，由哈尔滨工程大学船舶与海洋工程学院的研究团队创建。数据集包含12个系统、1262种故障模式以及6150条传播路径。数据集的构建旨在解决自主货船（ACS）中组件故障导致的级联反应和应急决策的不确定性问题。数据集通过改进的布谷鸟搜索算法（HN-CSA）提高了文献检索效率，并采用分层特征融合框架，利用Word2Vec、BERT-KPCA和Sentence-BERT等方法对故障模式和原因进行编码和量化。该数据集为自主货船的故障分析、故障诊断、风险评估和智能决策支持系统提供了可靠的数据支持。

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