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基于关键词语义距离的装备故障文本聚类算法
  • ISSN号:1671-0673
  • 期刊名称:《信息工程大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:解放军理工大学,江苏南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61473263)
中文摘要:

装备故障文本聚类是发现故障规律和预防故障发生的新方法。通过分析装备故障模式文法,定义了故障关键词。利用关键词,从重合度和逆序度两方面提出了综合语义距离计算方法,分析了语义距离的性质,构建了最大簌聚类算法。从装备故障现象数据集的聚类分析结果来看,该方法能快速、准确聚类装备故障,平均F值达0.93以上,并成功应用在基于J2EE的装备保障信息系统中。

英文摘要:

Equipment failure text clustering is a novel method to discover the law of failure and to prevent the occurrence of failure. By analyzing the failure mode of the equipment, the key words of faults are defined. From the coincidence degree and the reverse order, the integrated semantic distance calculation method is proposed. Besides, the nature of semantic distance is analysed, and the maximum sieve clustering algorithm is constructed by using keywords. In the case of data sets of equipment failure phenomenon, the method can quickly and accurately cluster the equipment failure, with the average F-measure reaching more than 0.93, and it is successfully applied in the J2EE based equipment support information system.

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期刊信息
  • 《信息工程大学学报》
  • 主管单位:信息工程大学
  • 主办单位:信息工程大学科研部
  • 主编:郭云飞
  • 地址:郑州市科学大道62号信息工程大学科研部
  • 邮编:450001
  • 邮箱:xxgcxb@163.com
  • 电话:0371-81630446
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-0673
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1196/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀学报,河南省优秀期刊,总参优秀期刊,优秀国防期刊,《CAJ-CD规范》执行优秀奖,入选中科院核心期刊,全军首批军事学核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国科学文摘数据库
  • 被引量:2608