论文摘要
铁路运营维护中产生了大量非结构化的文本数据,针对这些文本信息,提出一种基于Word2Vec+MCNN的文本挖掘分类方法。首先采用Word2Vec训练故障词向量;其次丰富词向量矩阵信息,使网络模型从多方位的特征表示中学习输入句子的故障信息;最后使用多池化卷积神经网络模型作为故障分类的方法,得到更多全面的隐藏信息。通过与传统分类器以及其他类型的多池化卷积神经网络模型实验对比,得出本文的模型可以更好地达到分类效果,具有较高的分类准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周庆华,李晓丽
关键词: 故障分类,信号设备,卷积神经网路
来源: 铁道科学与工程学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61763025)
分类号: U284.92
DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.11.027
页码: 2859-2865
总页数: 7
文件大小: 423K
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