【摘 要】
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纺织热轧机的故障具有多发性、隐秘性等特点,故障排查大多依赖于人工经验,如何快速定位产品故障位置,是及时维修的关键。对此,针对纺织热轧机展开了故障分类算法研究,首先基于优化的N-Gram模型对纺织热轧机故障文本进行分词处理;然后利用基于词频-逆文档频率的方法提取故障文本特征向量;最后采用遗传算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对故障文本建立分类模型,经实例验证了遗传算法对支持向量机分类模型优化的有效性,其分类预测精确性较高,具有良好的使用价值。
【基金项目】
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教育信息化2.0时代高校智慧校园建设模式及实践探索的研究项目(NW202003)。
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纺织热轧机的故障具有多发性、隐秘性等特点,故障排查大多依赖于人工经验,如何快速定位产品故障位置,是及时维修的关键。对此,针对纺织热轧机展开了故障分类算法研究,首先基于优化的N-Gram模型对纺织热轧机故障文本进行分词处理;然后利用基于词频-逆文档频率的方法提取故障文本特征向量;最后采用遗传算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对故障文本建立分类模型,经实例验证了遗传算法对支持向量机分类模型优化的有效性,其分类预测精确性较高,具有良好的使用价值。
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