隨著我國(guó)汽車保有量持續(xù)增多,汽車故障投訴數(shù)量不斷上升。而現(xiàn)有汽車故障診斷技術(shù)由于時(shí)效性差、成本高、效率低等因素?zé)o法很好地滿足用戶需求。所以實(shí)現(xiàn)一種低成本、高效率的汽車故障診斷方法具有十分重要的理論意義和較大的應(yīng)用價(jià)值。隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,使計(jì)算機(jī)理解維保數(shù)據(jù)中的自然語(yǔ)言并挖掘其潛在價(jià)值成為可能。然而,自然語(yǔ)言處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)在汽車故障領(lǐng)域還未有成熟的應(yīng)用。本文基于汽修專家診斷并記錄的維保數(shù)據(jù),通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)汽車故障表層現(xiàn)象描述與汽車故障部位之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,將專家的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化,提出一種能有效地縮短汽修人員診斷時(shí)間,提高診斷效率,并且易于推廣的汽車故障輔助定位方法。在研究過(guò)程中,由于在汽車故障領(lǐng)域還未有相關(guān)語(yǔ)料庫(kù)的研究,本文首先建立了汽車故障領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù),使自然語(yǔ)言處理技術(shù)能更好地應(yīng)用于汽車故障領(lǐng)域。其次,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)汽車故障現(xiàn)象描述語(yǔ)言和汽車故障部位間的相關(guān)性進(jìn)行分析,并優(yōu)化了汽車故障數(shù)據(jù)集和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),得到了準(zhǔn)確率更高的汽車故障輔助定位模型。之后,對(duì)汽車故障特征提取技術(shù)進(jìn)行研究,并對(duì)Jieba分詞及TF-IDF算法進(jìn)... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文結(jié)構(gòu)

維保數(shù)據(jù)部分內(nèi)容示例

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3078400