【摘 要】
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故障诊断是一种广泛应用于企业的工程技术,有效的故障诊断可以为企业节省大量的人力和物力的开销。传统的文本故障诊断大多采用余弦相似度算法,当匹配出错、数据靠后以及数据
【机 构】
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南开大学计算机学院,南开大学滨海学院,天津飞宇幕墙装饰工程有限公司
【基金项目】
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天津市智能制造专项资金项目(201810602,201907206,201907210,20191009),天津市互联网先进制造专项资金项目18ZXRHGX00110
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故障诊断是一种广泛应用于企业的工程技术,有效的故障诊断可以为企业节省大量的人力和物力的开销。传统的文本故障诊断大多采用余弦相似度算法,当匹配出错、数据靠后以及数据量较大时,往往无法满足客户的实时需求。因此,本文采用支持向量机算法对用户输入的故障描述文本语句进行粗划分,筛选出具有相似特征的大类。在此基础上,依据粗分类结果,进一步使用余弦相似度算法进行精确匹配,从而选取匹配相似度最高的故障产生原因和防治措施以反馈客户。实验结果表明,本文所提的故障诊断算法可以有效地进行故障诊断,为企业带来可观的经济效益。
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