[發(fā)明專利]一種基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202210469720.7 | 申請(qǐng)日: | 2022-04-30 |
| 公開(公告)號(hào): | CN115033761A | 公開(公告)日: | 2022-09-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 鄔惠峰;孫丹楓;胡俊杰;陳佰平 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 杭州電子科技大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F16/906 | 分類號(hào): | G06F16/906;G06F16/215;G06F16/84;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F8/70;G06F8/36;G05B19/05 |
| 代理公司: | 浙江永鼎律師事務(wù)所 33233 | 代理人: | 陸永強(qiáng) |
| 地址: | 310018*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 語義 計(jì)算 可編程控制器 功能塊 分類 方法 | ||
1.一種基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,該方法至少包括以下步驟:
步驟S1:從功能塊XML存儲(chǔ)文件中收集可編程邏輯控制器關(guān)鍵信息以構(gòu)建功能塊特征數(shù)據(jù)集;
步驟S2:對(duì)功能塊關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;
步驟S3:通過語義計(jì)算提取功能塊關(guān)鍵信息張量;
步驟S4:對(duì)步驟S3得到的張量進(jìn)行降維處理;
步驟S5:步驟S4得到的低維張量輸入分類網(wǎng)絡(luò),得到分類結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,在所述步驟S1中,功能塊存儲(chǔ)文件中提取功能塊關(guān)鍵信息,至少包括功能塊名稱、功能塊描述、輸入輸出參數(shù)、引腳長(zhǎng)度及寬度,以作為功能塊基本特征;
將功能塊基本特征以逗號(hào)分隔值文件進(jìn)行存儲(chǔ),作為功能塊特征數(shù)據(jù)集。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,在所述步驟S2中,對(duì)功能塊特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗包括如下部分:
清洗存在語義信息缺失的功能塊;
清洗數(shù)據(jù)類型不符合要求的功能塊語義信息;
清洗名稱不符合功能塊命名規(guī)范的功能塊語義信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,在所述步驟S3中,采用預(yù)訓(xùn)練詞嵌入模型計(jì)算功能塊的關(guān)鍵信息張量,該詞嵌入模型的訓(xùn)練過程如下:
提取數(shù)據(jù)集中功能塊的關(guān)鍵語義信息;
對(duì)語義信息進(jìn)行分詞,得到功能塊語義語料庫;
基于語義語料庫訓(xùn)練詞嵌入模型,完成訓(xùn)練后得到用于計(jì)算語義張量的詞嵌入模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,步驟S4中,采用預(yù)訓(xùn)練的功能塊信息張量降維模型對(duì)功能塊高維信息張量進(jìn)行降維,功能塊信息張量降維模型為基于自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,步驟S5中,對(duì)降維后輸出的語義張量進(jìn)行預(yù)定義的拼接操作,經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的功能塊分類模型處理后輸出分類結(jié)果,該結(jié)果表示原功能塊依據(jù)其語義進(jìn)行分類后所屬的類別。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,步驟S5中,預(yù)訓(xùn)練的功能塊分類模型采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其輸入為功能塊語義的低維張量,其輸出為功能塊的具體類別。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于語義計(jì)算的可編程控制器功能塊分類方法,其特征在于,功能塊分類模型的輸出層使用softmax作為激活函數(shù),設(shè)置其維度為分類的類別數(shù)目,同時(shí)將交叉熵作為功能塊特征分類網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù);若存在數(shù)組V,分類類別數(shù)量為j,則V中第i個(gè)元素的softmax值可表示為:
交叉熵?fù)p失函數(shù)表示形式為:
其中ti代表真實(shí)結(jié)果,yi為元素的預(yù)測(cè)值。
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