潜在工艺失效模式的机器识别技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 工艺失效模式识别 | 第9-11页 |
| 1.2.2 失效模式的机器识别 | 第11-12页 |
| 1.2.3 自然语言处理技术 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容和研究技术路线 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 简单工艺过程构成要素自动生成 | 第16-26页 |
| 2.1 工艺失效模式的人工识别 | 第16-17页 |
| 2.2 简单工艺过程的分析 | 第17-19页 |
| 2.3 工步及其构成要素的自然语言处理 | 第19-22页 |
| 2.3.1 文本预处理 | 第19页 |
| 2.3.2 词向量训练 | 第19-22页 |
| 2.4 基于BP神经网络的工步构成要素生成模型 | 第22-24页 |
| 2.5 模型性能评价 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 复杂工艺过程的工步及其构成要素自动生成 | 第26-38页 |
| 3.1 复杂工艺过程分析 | 第26页 |
| 3.2 基于规划的工步及其构成要素生成模型 | 第26-37页 |
| 3.2.1 工步及其构成要素规划阶段 | 第28-32页 |
| 3.2.2 工步及其构成要素生成阶段 | 第32-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 工艺失效模式的机器识别 | 第38-44页 |
| 4.1 工艺失效模式产生机理 | 第38-40页 |
| 4.2 语义关联分析 | 第40-41页 |
| 4.3 融合语义关联的工艺失效模式识别模型的建立 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 应用研究 | 第44-52页 |
| 5.1 简单工艺过程构成要素自动生成 | 第44-47页 |
| 5.1.1 词向量维度对工步构成要素生成的影响 | 第44-45页 |
| 5.1.2 各工步构成要素生成结果 | 第45-47页 |
| 5.2 复杂工艺过程工步及其构成要素生成 | 第47-49页 |
| 5.3 工艺失效模式机器识别 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 创新点 | 第52-53页 |
| 6.3 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
