基于词向量和神经网络融合的过程构成要素信息抽取方法

工步过程构成要素的分析与提取是工艺过程质量管理极为重要的工作内容。为实现工步过程构成要素的机器识别,基于工艺指令确定工步、工步确定其构成要素的逻辑关系,本文将词向量和神经网络相结合,提出了一种工步过程构成要素的关系拟合模型。该模型充分利用词向量的语义表示能力,对描述和确定工艺过程的工艺指令文件语料中的词语进行表示,进而得到每条工艺指令、工步过程及其构成要素的句向量表示,同时利用神经网络对非线性映射关系的拟合能力,抽取出工艺指令与工步过程、工步过程与其构成要素之间的关系。该方法应用于飞机装配工序的研究,各工艺指令的工步过程及其构成要素抽取结果的综合准确率不低于90%,验证了方法的有效性。     

智能化的电磁超声高速采集系统

文章介绍了一种智能化高速数据采集系统的设计方法 ,用于将获得的超声信号数字化。该系统采用了抗干扰设计 ,采用了CPLD技术搭建时序控制电路 ,用TMS32 0C5 4 0 2芯片进行数据的实时处理。该DSP芯片通过标准并行接口与PC10 4相连 ,构成了主从机系统。