本文關(guān)鍵詞：基于案例信息檢索的車輛故障診斷系統(tǒng)

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【摘要】：伴隨當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民物質(zhì)生活水平不斷提高,汽車成為絕大多數(shù)家庭都擁有的、應(yīng)用最為廣泛的交通工具;同時(shí),伴隨現(xiàn)代工業(yè)化程度的加深,信息技術(shù)實(shí)業(yè)的繁榮,越來(lái)越多的精密電子模塊及計(jì)算機(jī)技術(shù)被運(yùn)用到汽車之上。在滿足代步這一基本功能需求的基礎(chǔ)上,安全性、舒適性和娛樂性也成為評(píng)價(jià)汽車品質(zhì)的重要指標(biāo),這帶來(lái)了汽車結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜,使得汽車保養(yǎng)、維修等問題的重要性日益凸顯,如何對(duì)可能產(chǎn)生的汽車故障進(jìn)行預(yù)防、對(duì)已產(chǎn)生的汽車故障及時(shí)進(jìn)行修理成為當(dāng)下汽車行業(yè)研究的重點(diǎn)及難點(diǎn)。在這樣的背景環(huán)境下,車輛故障診斷技術(shù)這一新興學(xué)科應(yīng)運(yùn)而生,為汽車維修業(yè)建立一個(gè)完善的易于使用的車輛故障診斷系統(tǒng)成為亟需解決的問題。車輛故障診斷作為一門綜合性的技術(shù),涵蓋了多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域:現(xiàn)代控制理論、信號(hào)處理、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等等,這些學(xué)科領(lǐng)域的突破和進(jìn)展也促進(jìn)汽車故障診斷技術(shù)日趨成熟:從單靠人工經(jīng)驗(yàn)、圖表分析等診斷方式走向儀器化設(shè)備化的診斷方法,從傳統(tǒng)的“三分技術(shù),七分工具”轉(zhuǎn)變?yōu)椤捌叻衷\斷,三分修理”,實(shí)現(xiàn)了以檢測(cè)和試驗(yàn)相結(jié)合的方式對(duì)汽車故障進(jìn)行綜合的分析。本文通過對(duì)汽車故障的成因及類型進(jìn)行分析,加深了對(duì)汽車故障診斷重要性的認(rèn)識(shí),旨在通過對(duì)汽車故障實(shí)例獲取的基礎(chǔ)上,完成基于人工智能的汽車故障認(rèn)知診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),為用戶提供一個(gè)方便快捷的故障診斷平臺(tái),便于汽車維修人員有針對(duì)性的對(duì)車輛的故障進(jìn)行檢修和維護(hù)。本文完成的主要工作如下:1)對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行研究,并結(jié)合車輛故障描述的特點(diǎn)進(jìn)行中文分詞,根據(jù)詞典與語(yǔ)料庫(kù)統(tǒng)計(jì)完成汽車故障案例分詞;2)建立基于案例的車輛故障搜索引擎,支持用戶通過搜索的方式獲取車輛故障診斷結(jié)果,完成案例匹配;3)通過對(duì)主題模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究實(shí)現(xiàn)器件標(biāo)注;4)采用數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊管理和維護(hù)包括語(yǔ)料庫(kù)、案例庫(kù)、器件庫(kù)和用戶操作記錄等數(shù)據(jù)信息,為增加車輛故障案例和系統(tǒng)的進(jìn)一步完善提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 人工智能 中文分詞 案例匹配
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U472.9;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 故障診斷概述12-15
• 1.1.1 故障診斷目的12-13
• 1.1.2 故障診斷的內(nèi)容13-14
• 1.1.3 國(guó)內(nèi)外故障診斷歷史14-15
• 1.2 自然語(yǔ)言處理15-17
• 1.2.2 自然語(yǔ)言處理的范疇15-16
• 1.2.3 自然語(yǔ)言處理的歷史16-17
• 1.3 車輛故障診斷技術(shù)17-20
• 1.3.1 車輛故障形成原因17-18
• 1.3.2 車輛故障診斷方法18-19
• 1.3.3 車輛故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)19-20
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)20-21
• 1.4.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容20
• 1.4.2 文章結(jié)構(gòu)20-21
• 1.5 本章小結(jié)21-22
• 第2章 基于案例信息檢索的車輛故障診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)22-26
• 2.1 系統(tǒng)需求分析22-24
• 2.1.1 系統(tǒng)功能分析22
• 2.1.2 故障診斷工作流程22-24
• 2.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)24
• 2.3 系統(tǒng)主要特點(diǎn)24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究26-37
• 3.1 人工智能26-27
• 3.1.1 自然語(yǔ)言處理和人工智能27
• 3.2 案例分詞27-29
• 3.2.1 基于字符串匹配的分詞方法28
• 3.2.2 基于理解的分詞方法28-29
• 3.2.3 基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法29
• 3.3 案例匹配29-32
• 3.3.1 詞項(xiàng)加權(quán)29-31
• 3.3.2 詞向量31-32
• 3.3.3 編輯距離32
• 3.4 器件標(biāo)注32-35
• 3.4.1 TextRank算法33
• 3.4.2 主題模型33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 第4章 故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)37-46
• 4.1 案例分詞37-41
• 4.1.1 語(yǔ)料庫(kù)38
• 4.1.2 原子分詞38-39
• 4.1.3 N最短路徑分詞39-40
• 4.1.4 未登錄詞識(shí)別40-41
• 4.2 案例匹配41-43
• 4.2.1 基于案例的車輛故障搜索引擎41-42
• 4.2.2 文本相似度計(jì)算42-43
• 4.2.3 故障碼精確定位43
• 4.3 器件標(biāo)注43-44
• 4.4 數(shù)據(jù)管理44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 第5章 系統(tǒng)測(cè)試及應(yīng)用46-51
• 5.1 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境46-47
• 5.1.1 編程環(huán)境46
• 5.1.2 編程語(yǔ)言46-47
• 5.1.3 開發(fā)平臺(tái)47
• 5.1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源47
• 5.2 系統(tǒng)測(cè)試及應(yīng)用47-50
• 5.2.1 系統(tǒng)界面展示47-48
• 5.2.2 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果48-50
• 5.3 本章小結(jié)50-51
• 第6章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 總結(jié)51-52
• 6.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果56-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1085708