隨著我國汽車保有量持續(xù)增多,汽車故障投訴數(shù)量不斷上升。而現(xiàn)有汽車故障診斷技術(shù)由于時效性差、成本高、效率低等因素無法很好地滿足用戶需求。所以實現(xiàn)一種低成本、高效率的汽車故障診斷方法具有十分重要的理論意義和較大的應(yīng)用價值。隨著自然語言處理技術(shù)和深度學習技術(shù)的發(fā)展,使計算機理解維保數(shù)據(jù)中的自然語言并挖掘其潛在價值成為可能。然而,自然語言處理技術(shù)與深度學習技術(shù)在汽車故障領(lǐng)域還未有成熟的應(yīng)用。本文基于汽修專家診斷并記錄的維保數(shù)據(jù),通過自然語言處理技術(shù)和深度學習技術(shù)對汽車故障表層現(xiàn)象描述與汽車故障部位之間的相關(guān)性進行分析,將專家的經(jīng)驗參數(shù)化,提出一種能有效地縮短汽修人員診斷時間,提高診斷效率,并且易于推廣的汽車故障輔助定位方法。在研究過程中,由于在汽車故障領(lǐng)域還未有相關(guān)語料庫的研究,本文首先建立了汽車故障領(lǐng)域語料庫,使自然語言處理技術(shù)能更好地應(yīng)用于汽車故障領(lǐng)域。其次,基于深度學習技術(shù)對汽車故障現(xiàn)象描述語言和汽車故障部位間的相關(guān)性進行分析,并優(yōu)化了汽車故障數(shù)據(jù)集和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),得到了準確率更高的汽車故障輔助定位模型。之后,對汽車故障特征提取技術(shù)進行研究,并對Jieba分詞及TF-IDF算法進... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文結(jié)構(gòu)

維保數(shù)據(jù)部分內(nèi)容示例

Pycharm開發(fā)界面

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的文本分類系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與模型驗證[J]. 汪少敏,楊迪,任華.  電信科學. 2018(12)
[2]中文分詞技術(shù)綜述[J]. 馮俐.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2018(34)
[3]國內(nèi)外汽車診斷技術(shù)發(fā)展綜述[J]. 王子陽,董宇航,郭以勛,趙云龍,孫虎.  內(nèi)燃機與配件. 2018(11)
[4]基于微信公眾號的智能預(yù)問診系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J]. 薛芹,陳柯.  中國管理信息化. 2018(08)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公安案件文本語義特征提取方法研究[J]. 林志宏,池宏,許保光.  數(shù)學的實踐與認識. 2017(17)
[6]現(xiàn)代汽車故障診斷方法及其應(yīng)用研究[J]. 李強.  河北企業(yè). 2015(12)
[7]我國汽車維修行業(yè)從業(yè)人員現(xiàn)狀分析[J]. 袁杰.  交通節(jié)能與環(huán)保. 2015(03)
[8]汽車故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀研究[J]. 王加升.  科技風. 2015(09)
[9]中文分詞十年回顧[J]. 黃昌寧,趙海.  中文信息學報. 2007(03)
[10]基于完全二階隱馬爾可夫模型的漢語詞性標注[J]. 梁以敏,黃德根.  計算機工程. 2005(10)

碩士論文
[1]基于集成算法的密級文本分類系統(tǒng)設(shè)計[D]. 顧凱文.南京郵電大學 2018



本文編號：3078400