面向制造工艺过程的自动生成，提出一种基于深度学习的方法，具体为一种CNN-LSTM网络。CNN-LSTM网络通过多路CNN和LSTM两种编码器分别对工艺属性和前序工序序列编码，生成特征向量，将特征向量组合后作为解码器的输入，生成后续工序。能够解决多方面输入信息的特征分析问题，以及在工序序列生成中前序工序序列信息与输入信息融合的问题。在2 360份制造大纲文件数据上的实验表明，该方法生成的工艺过程与参考工艺过程的相似性达到0.451 5,BLEU-4达到0.237 6,好于对比方法。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
