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在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录,然而由于维修文本本身存在复杂性,其还未实现智能诊断,数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示(BERT)及轻量级梯度提升机(LightGBM)的飞机维修记录的故障原因分析方法,求解文本形式的维修记录中的故障原因,用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先,在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制,以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇;其次,为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类;最后,将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验,在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%,且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。 相似文献
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本文针对美军在2013-2018年间的军用飞机事故,详细分析了造成各类事故的主要原因以及现阶段可采取的有效措施,突出强调了依靠先进技术提升装备性能和重视维修人员能力培养对未来减少事故的重要性。 相似文献
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英国萨里卫星技术有限公司在小卫星设计方面处于世界领先位置。目前该公司正在最终敲定其基于微小卫星的全球灾害预警网络计划。这个网络称为灾害监视星座(DMC),其中很可能将包括属于中国的一颗卫星。这些卫星将运行在离地686公里的轨道上,提供每景图像的费用只有5美元。该星座的建成有望对低成本、高分辨率小卫星成像系统的发展起到推动作用。 为了保证能频繁重访同一地区和快速得到与灾害有关的数据,以便对灾害做出快速反应,灾害预报和减灾卫星系统需要由多颗卫星组成网络。使用传统的大型卫星组网,其成本将非常之高,因而… 相似文献
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