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電磁兼容智能化管理中知識庫問答系統(tǒng)的研究

發(fā)布時間:2020-11-19 13:28
   隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,電子設(shè)備的數(shù)量和種類不斷增加,這就使得電子設(shè)備所處的電磁環(huán)境日益復(fù)雜。因此,確保電子設(shè)備在復(fù)雜的電磁環(huán)境中能夠正常工作,減少相互之間的電磁干擾就顯得十分重要,這對手機等電子產(chǎn)品的電磁兼容性提出了很高的要求,所以手機設(shè)計時電磁兼容問題越來越重要。同時隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步,越來越多的人工智能技術(shù)運用于實際生產(chǎn)中。將人工智能與電磁兼容管理相結(jié)合以解決實際問題是一個值得探索與研究的課題,通過使用人工智能技術(shù)手段,實現(xiàn)自動化的電磁兼容管理,節(jié)省人力物力。論文采用基于知識圖譜的交互式問答系統(tǒng)實現(xiàn)自動化的電磁兼容管理。根據(jù)用戶的問題描述,結(jié)合電磁兼容領(lǐng)域的特點,進(jìn)行命名實體識別,提取出其中的電磁兼容實體,進(jìn)行實體鏈接,然后得到對應(yīng)的知識圖譜中的已有實體。由于電磁兼容的實體間的關(guān)系比較特殊,本論文設(shè)計了特殊的知識圖譜(函數(shù)關(guān)系三元組),根據(jù)知識圖譜的關(guān)系三元組,進(jìn)行交互式問答,得到實體間的確定關(guān)系,返回相應(yīng)的解決方案。本文使用了深度學(xué)習(xí)進(jìn)行命名實體識別,嘗試了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)等不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過遷移學(xué)習(xí),結(jié)合電磁兼容特性,訓(xùn)練更準(zhǔn)確的詞向量表達(dá),提升識別準(zhǔn)確率。創(chuàng)新性的結(jié)合項目使用分類模型解決命名實體識別問題。加入單詞的詞形特征和電磁兼容專業(yè)詞匯詞表特征,以增強模型的學(xué)習(xí)能力。使用模型融合技術(shù),提高最終識別的準(zhǔn)確率。本文使用交互式問答,先根據(jù)和用戶之間的交互問答獲取函數(shù)關(guān)系三元組的各個屬性值。然后根據(jù)函數(shù)關(guān)系三元組確定實體間的關(guān)系,根據(jù)己獲取的屬性值輸出相應(yīng)的電磁兼容管理方案。實驗表明該系統(tǒng)在實際的使用場景中性能良好,因此可以將人工智能技術(shù)有效應(yīng)用在電磁兼容領(lǐng)域。
【學(xué)位單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP391.1;TN03;TP18
【部分圖文】:

手機電路


2.1基于知識圖譜的智能電磁兼容管理系統(tǒng)框架??本課題主要研究了手機的電磁兼容管理。在手機設(shè)計領(lǐng)域,電路設(shè)計工程師??需要在一塊電路板上進(jìn)行模塊和布線設(shè)計,如圖2-1所示。但是在電路設(shè)計過程??中,模塊與模塊間,模塊和走線之間可能會發(fā)生電磁干擾。電路工程師設(shè)計電路??的過程中,可能會發(fā)生電磁兼容問題,所以需要一個電磁兼容工程師來幫助電路??工程師進(jìn)行電路設(shè)計。當(dāng)電路工程師設(shè)計的電路出現(xiàn)問題之后,電磁兼容工程師??需要告訴電路工程師當(dāng)前的這種電路設(shè)計可能存在問題的地方,并提供電磁兼容??解決方案。??圖2-1手機電路板??根據(jù)電路板上的模塊和傳輸線的電磁特性,我們將模塊和傳輸線分為兩種大??類,一種為干擾源,一種為敏感源。一些模塊或傳輸線會對周圍的器件發(fā)生干擾??所以我們稱之為干擾源,例如攝像機模塊和CPU模塊。一些對外界的信號較為??敏感的模塊或傳輸線我們稱之為敏感源

模塊,實體,電磁兼容,三元組


第二章電磁兼容管理系統(tǒng)的研究??在獲得實體之后,需要根據(jù)實體進(jìn)行交互式問答,如圖2-3所示。因為存在??距離因素的影響,產(chǎn)生干擾的模塊應(yīng)該會在問題模塊附近出現(xiàn),所以系統(tǒng)需要問??詢用戶在問題模塊周圍有哪些模塊,以得到可能會發(fā)生干擾的模塊。用戶再回答??系統(tǒng)周圍存在的模塊,系統(tǒng)從中提取出相關(guān)的實體。根據(jù)提取的實體和問題實體??之間的函數(shù)關(guān)系三元組來判斷是否發(fā)生干擾。系統(tǒng)判斷是否己經(jīng)獲取到函數(shù)關(guān)系??三元組所有的參數(shù),如果參數(shù)仍沒有完全獲取,則需要根據(jù)所缺少的參數(shù)進(jìn)行交??互式問答,即通過向用戶詢問該參數(shù),用戶會對所問的問題進(jìn)行回答。然后系統(tǒng)??根據(jù)所問的問題和用戶的回答進(jìn)行自然語言處理處理,獲取相應(yīng)的參數(shù)。直到所??有的所需參數(shù)都已獲取,則通過函數(shù)關(guān)系三元組得出最后的確定關(guān)系,這就是循??環(huán)問答模塊。??…?解?SS?多輪交互??CPU?娜.?…Q&A?Q&A?Q&A?...??函三習(xí)??*?職癖-藏…)??圖2-3多輪交互問答??所以最終的系統(tǒng)框架如圖2-4所示。先由權(quán)威的電磁兼容的標(biāo)準(zhǔn)文件和電路??設(shè)計文檔以及電磁兼容工程師的經(jīng)驗等等進(jìn)行電磁干擾分析

序列,技術(shù)方案,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實體


??圖2-4智能電磁兼容管理系統(tǒng)框架??框架中的命名實體識別以及獲取屬性值的交互式問答如圖2-5。在命名實體??模塊中,本文使用詞向量技術(shù)先對用戶的問題進(jìn)行編碼,生成詞向量序列,然后??使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取出??句子的特征表示,然后通過MLP進(jìn)行多分類得出每一個實體的概率,然后根據(jù)??概率得出知識圖譜中的實體。接著是根據(jù)函數(shù)關(guān)系三元組的交互式問答。在一次??問答中,將系統(tǒng)預(yù)設(shè)的問題和用戶的回答進(jìn)行編碼得出兩個句子的詞向量序列,??接著使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征,提取出句子的特征表示然后??通過sigmoid獲取所需信息。在獲取完足夠信息之后,系統(tǒng)通過函數(shù)關(guān)系三元組??獲取確定關(guān)系,根據(jù)所獲取的信息生成管理方案。??Get?entity?name?????????????j??原始問題—*?embedding?—>?LSTM?—??mlp?- ̄??softmax?—^實體??:3=。海
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本文編號:2890059

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