基于文本挖掘的監(jiān)護(hù)儀故障診斷研究

摘要： 傳統(tǒng)監(jiān)護(hù)儀故障診斷多依賴人工經(jīng)驗(yàn)，診斷效率較低且故障維修文本數(shù)據(jù)未得到有效利用。針對(duì)以上問題，本文提出一種基于多特征文本表示以及改進(jìn)的雙向門控循環(huán)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（BiGRU）和注意力機(jī)制的監(jiān)護(hù)儀故障智能診斷方法。首先，對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，采用基于轉(zhuǎn)換器（Transformer）的語言激勵(lì)雙向編碼器表示生成含有多種語言學(xué)特征的詞向量；然后，通過改進(jìn)的BiGRU和注意力機(jī)制對(duì)雙向故障特征...