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基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法
1
作者
郑佳辉
郭宇
+3 位作者
吴涛
王胜博
黄少华
郑凯文
《图学学报》
北大核心
2025年第4期864-873,共10页
为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题,难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计,提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例...
为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题,难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计,提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例数据中挖掘典型制造工艺序列及其相关能力,构建了可重用、可更新的制造工艺知识库。在此基础上,针对航空制造数据的特点提出了一种改进的空间通道注意力机制,进行零件实例数据隐式特征提取,同时针对零件实例不均衡分布导致的“冷启动”问题,结合自监督学习挖掘数据的深层结构,保证模型泛化能力和小样本实例的学习能力。通过基于双通道注意力的深度语义模型与自监督学习相结合的方法,使得模型在数据不平衡的情况下更好地提取特征、学习知识以及准确地推荐更加符合航空工艺设计的工艺序列。以某航空零件为例,进行了制造工艺序列的推荐与验证。实验结果表明,该方法在制造工艺序列推荐的各项指标上均优于基准模型,验证了该方法的有效性,且能满足航空工艺设计人员的智能化工艺设计需求。
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关键词
数据挖掘
自监督学习
深度语义模型
航空复杂零件
制造序列推荐
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职称材料
基于语义分割模型和条件随机场的SAR图像机场跑道提取方法
被引量：
4
2
作者
何奇山
赵凌君
匡纲要
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2021年第10期91-100,共10页
在合成孔径雷达(SAR)图像敏感目标检测与识别领域中,机场跑道是重要的军事民用目标,在SAR飞机目标检测和机场关键信息提取等任务上具有重要意义。传统机场道路掩膜提取算法容易导致分割性能差、鲁棒性低,往往需要大量精心设计的鉴别后...
在合成孔径雷达(SAR)图像敏感目标检测与识别领域中,机场跑道是重要的军事民用目标,在SAR飞机目标检测和机场关键信息提取等任务上具有重要意义。传统机场道路掩膜提取算法容易导致分割性能差、鲁棒性低,往往需要大量精心设计的鉴别后处理模块。针对图像分割任务,以卷积神经网络为基础的语义分割模型具备较好的实用价值,广泛用于光学自然图像分割领域,但是针对大区域SAR机场跑道提取任务,经典网络模型难以在保持图像特征感受野和保持图像细节上取得较好权衡。文中以DeepLabV3网络作为编码器,设计了基于上采样卷积模块和多低维特征融合的解码器用于输出预测概率图,然后添加了基于条件随机场的优化模块,进一步提升了分割结果的准确性。基于高分三号的实验表明,所提方法在分割性能指标上取得了最优的结果,并且能够有效保留机场边缘和图像细节。
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关键词
合成孔径雷达
机场道路提取
深度
语义
分割
模型
条件随机场
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职称材料
基于CDSSM的作物病害处方推荐方法
被引量：
4
3
作者
张领先
赵聃桐
+1 位作者
丁俊琦
乔岩
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期308-317,共10页
作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病...
作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选,并进行数据扩充,同时结合领域知识构建标准处方库;构建基于CDSSM的作物处方推荐模型,根据文本特征生成语义向量,计算语义向量的余弦距离,结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析,并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析;结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明,基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%,处方推荐准确率为82%,优于其他5种作物病害处方推荐模型;针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求,还能够进行病害种类的扩充,可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。
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关键词
作物病害处方
智能推荐
语义
相似度
深度
语义
匹配
模型
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职称材料
题名
基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法
1
作者
郑佳辉
郭宇
吴涛
王胜博
黄少华
郑凯文
机构
南京航空航天大学机电学院
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第4期864-873,共10页
基金
中国航空科学基金资助项目(2023M043052001)。
文摘
为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题,难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计,提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例数据中挖掘典型制造工艺序列及其相关能力,构建了可重用、可更新的制造工艺知识库。在此基础上,针对航空制造数据的特点提出了一种改进的空间通道注意力机制,进行零件实例数据隐式特征提取,同时针对零件实例不均衡分布导致的“冷启动”问题,结合自监督学习挖掘数据的深层结构,保证模型泛化能力和小样本实例的学习能力。通过基于双通道注意力的深度语义模型与自监督学习相结合的方法,使得模型在数据不平衡的情况下更好地提取特征、学习知识以及准确地推荐更加符合航空工艺设计的工艺序列。以某航空零件为例,进行了制造工艺序列的推荐与验证。实验结果表明,该方法在制造工艺序列推荐的各项指标上均优于基准模型,验证了该方法的有效性,且能满足航空工艺设计人员的智能化工艺设计需求。
关键词
数据挖掘
自监督学习
深度语义模型
航空复杂零件
制造序列推荐
Keywords
data mining
self-supervised learning
deep semantic models
aviation complex parts
manufacturing sequence recommendation
分类号
V261 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于语义分割模型和条件随机场的SAR图像机场跑道提取方法
被引量：
4
2
作者
何奇山
赵凌君
匡纲要
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2021年第10期91-100,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61971426)。
文摘
在合成孔径雷达(SAR)图像敏感目标检测与识别领域中,机场跑道是重要的军事民用目标,在SAR飞机目标检测和机场关键信息提取等任务上具有重要意义。传统机场道路掩膜提取算法容易导致分割性能差、鲁棒性低,往往需要大量精心设计的鉴别后处理模块。针对图像分割任务,以卷积神经网络为基础的语义分割模型具备较好的实用价值,广泛用于光学自然图像分割领域,但是针对大区域SAR机场跑道提取任务,经典网络模型难以在保持图像特征感受野和保持图像细节上取得较好权衡。文中以DeepLabV3网络作为编码器,设计了基于上采样卷积模块和多低维特征融合的解码器用于输出预测概率图,然后添加了基于条件随机场的优化模块,进一步提升了分割结果的准确性。基于高分三号的实验表明,所提方法在分割性能指标上取得了最优的结果,并且能够有效保留机场边缘和图像细节。
关键词
合成孔径雷达
机场道路提取
深度
语义
分割
模型
条件随机场
Keywords
synthetic aperture radar
airport runway extraction
deep semantic segmentation
conditional random field
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于CDSSM的作物病害处方推荐方法
被引量：
4
3
作者
张领先
赵聃桐
丁俊琦
乔岩
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
北京市植物保护站
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期308-317,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62176261)。
文摘
作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选,并进行数据扩充,同时结合领域知识构建标准处方库;构建基于CDSSM的作物处方推荐模型,根据文本特征生成语义向量,计算语义向量的余弦距离,结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析,并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析;结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明,基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%,处方推荐准确率为82%,优于其他5种作物病害处方推荐模型;针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求,还能够进行病害种类的扩充,可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。
关键词
作物病害处方
智能推荐
语义
相似度
深度
语义
匹配
模型
Keywords
crop disease prescription
intelligent recommendation
semantic similarity
deep semantic matching model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法
郑佳辉
郭宇
吴涛
王胜博
黄少华
郑凯文
《图学学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于语义分割模型和条件随机场的SAR图像机场跑道提取方法
何奇山
赵凌君
匡纲要
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于CDSSM的作物病害处方推荐方法
张领先
赵聃桐
丁俊琦
乔岩
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
已选择
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