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龙图腾网获悉上海卫星装备研究所申请的专利面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115858761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211519652.7，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法及系统是由赵文浩;王治;万峰;邢香园;陈小弟;吴剑锋;陈伟男;陈瑞启设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法及系统，包括：构建技术问题知识实例和技术问题场景的组织模型；获取数据库中的历史技术问题信息，按照技术问题知识实例和技术问题场景的组织模型整编历史数据，形成技术问题知识实例库和问题场景集合；对问题场景中的文本数据进行主题建模，得到各知识实例的场景主题向量；基于场景主题向量对知识实例中的关键属性进行筛选，与场景主题向量组合形成技术问题特征向量；识别当前技术问题的场景，并基于已有的主题模型和编码规则对当前问题场景进行向量化，进行知识推荐。本发明解决了当前航天器装配现场技术问题难预测、现有知识推荐方法难适用的问题。

本发明授权面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向航天器装配现场技术问题的知识推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建技术问题知识实例和技术问题场景的组织模型； 步骤S2：获取数据库中的历史技术问题信息，按照技术问题知识实例和技术问题场景的组织模型整编历史数据，形成技术问题知识实例库和问题场景集合； 步骤S3：对问题场景中的文本数据进行主题建模，得到各知识实例的场景主题向量； 步骤S4：基于场景主题向量对知识实例中的关键属性进行筛选，与场景主题向量组合形成技术问题特征向量； 步骤S5：识别当前技术问题的场景，并基于已有的主题模型和编码规则对当前问题场景进行向量化，进行知识推荐； 基于场景主题向量特征分类的关键属性筛选方法步骤如下： 将知识实例中的Object和Attributes中的所有属性都列出来，作为临时关键属性，用Key-Attributet表示； 选取待测属性AttributeiKey-Attributet，针对Attributei的不同取值，从知识实例库中选取相同数量的实例组成样本集合，并划分训练集和测试集； 以样本的场景主题向量为特征，使用SVM算法构建Attributei的分类模型，在测试集进行分类效果测试，Attributei的关键性用Ii表示，由下式计算： 其中，T是测试集中分类正确的样本数量，N是测试集的样本总数，ni是样本集合中Attributei不同取值的个数，P代表模型的精度，A代表随机分类的精度，Ii代表分类模型对分类精度的提升效果； 遍历所有的待测属性，得到各个属性的关键性数值I，设定阈值，选取高于预设值的I属性作为关键属性，输出关键属性列表，用LKN表示，其中KN是筛选出的关键属性的个数。

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