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| 基于词向量和神经网络融合的过程构成要素信息抽取方法 |
| 吴路路刘卫东肖胜辉陈炳松聂文滨 |
| 南昌航空大学经济管理学院南昌大学机电工程学院江西洪都航空集团有限公司 |
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摘要 工步过程构成要素的分析与提取是工艺过程质量管理极为重要的工作内容。为实现工步过程构成要素的机器识别,基于工艺指令确定工步、工步确定其构成要素的逻辑关系,本文将词向量和神经网络相结合,提出了一种工步过程构成要素的关系拟合模型。该模型充分利用词向量的语义表示能力,对描述和确定工艺过程的工艺指令文件语料中的词语进行表示,进而得到每条工艺指令、工步过程及其构成要素的句向量表示,同时利用神经网络对非线性映射关系的拟合能力,抽取出工艺指令与工步过程、工步过程与其构成要素之间的关系。该方法应用于飞机装配工序的研究,各工艺指令的工步过程及其构成要素抽取结果的综合准确率不低于90%,验证了方法的有效性。
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| 关键词 ：
工艺过程构成要素,
机器抽取,
词向量,
神经网络,
工艺失效模式分析
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(71661023； 71161018)； |
| [1] |
金保明颜望栋张烜杜伦阅李斐斐. 基于径向基函数神经网络的洪水预报方法[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2018, 40(3): 246-. |
| [2] |
郑宗平何敏. 桥梁结构模糊神经控制的优化方案[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2017, 39(04): 361-. |
| [3] |
李兰王乃博陈静华周跃平吴磊. 利用人工神经网络模型进行老年人体质评价的研究现状[J]. 南昌大学学报（医学版）, 2017, 57(01): 88-. |
| [4] |
赖清衷卫声熊鹏文黄嘉诚任倩茹. 基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2016, 40(06): 563-. |
| [5] |
王乃博； 黄国梅； 吴磊； 车素云. 基于BP神经网络模型的大学生体质综合测评[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2016, 40(05): 506-. |
| [6] |
周能嘉； 程江洲； 李振华. 基于模糊神经网络的电气化铁路接触网安全评估[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2016, 40(02): 151-. |
| [7] |
曹飞；况荣华；李辉；刘明斌；戚京城；熊昌辉；陈宝；李譞超；黄鹏； . 不同数学模型对手足口病发病的预测效果分析与比较[J]. 南昌大学学报（医学版）, 2014, 54(07): 12-. |
| [8] |
黄琼；王时胜；李震球； . 小波神经网络在配电网故障定位中的应用[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2013, 35(02): 187-. |
| [9] |
余廷芳；朱洪震；彭春华. 基于NSGA-Ⅱ算法的锅炉燃烧多目标优化[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2013, 35(01): 58-. |
| [10] |
胡建鸿； 洪熊； 刘江华； 赵晖. 基于二级神经网络集成的桥梁健康状态的融合评估方法[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2012, 36(02): 201-204. |
| [11] |
陈刚； 刘秉权； 葛金虎. 基于商务智能的担保系统设计与仿真研究[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2012, 34(02): 188-. |
| [12] |
文华| 吴敏| 杨兆山. 基于GA-BP神经网络的柴油机NO_x瞬态排放预测[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2012, 34(01): 62-65. |
| [13] |
钱尼君; 程秋平; 刘志云. 基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2011, 35(02): 1-. |
| [14] |
徐星; 张虹; 乐海洪; 徐敏. 采用气象信息的神经网络应用于短期风力发电功率预测[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2011, 33(01): 1-. |
| [15] |
胡茗; 陈征; 曾明如. 前馈神经网络在水厂混凝投药中的应用[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2010, 34(01): 1-. |
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