典型文献
基于深度学习的制造工艺过程自动生成方法研究
文献摘要：
面向制造工艺过程的自动生成,提出一种基于深度学习的方法,具体为一种CNN-LSTM网络.CNN-LSTM网络通过多路CNN和LSTM两种编码器分别对工艺属性和前序工序序列编码,生成特征向量,将特征向量组合后作为解码器的输入,生成后续工序.能够解决多方面输入信息的特征分析问题,以及在工序序列生成中前序工序序列信息与输入信息融合的问题.在2360份制造大纲文件数据上的实验表明,该方法生成的工艺过程与参考工艺过程的相似性达到0.4515,BLEU-4达到0.2376,好于对比方法.
文献关键词：
工艺过程自动生成;多路CNN;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
徐文文;王裴岩;张桂平;蔡东风
作者机构：
沈阳航空航天大学人机智能研究中心 辽宁 沈阳 100136
文献出处：
引用格式：
[1]徐文文;王裴岩;张桂平;蔡东风-.基于深度学习的制造工艺过程自动生成方法研究)[J].计算机应用与软件,2022(12):96-101
A类：
工艺过程自动生成
B类：
制造工艺,自动生成方法,面向制造,多路,编码器,前序,列编,特征向量,向量组,解码器,后续工序,分析问题,序列生成,序列信息,信息融合,大纲,件数,BLEU,比方
AB值：
0.358778
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