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基于ATT-CNN的化工装备分类算法
1
作者
方强强
朱全银
+5 位作者
张柯文
冯万利
李翔
王文川
胥心心
王胜标
《淮阴工学院学报》
CAS
2020年第1期44-48,共5页
随着化工技术的飞速发展,化工装备在化工产业生产实践中发挥着更加重要的作用,与此同时也对化工装备的精准分类提出了更高要求。为了提高化工装备在化工生产中分类的准确率,提出了一种基于Attention注意力机制和卷积神经网络的化工装备...
随着化工技术的飞速发展,化工装备在化工产业生产实践中发挥着更加重要的作用,与此同时也对化工装备的精准分类提出了更高要求。为了提高化工装备在化工生产中分类的准确率,提出了一种基于Attention注意力机制和卷积神经网络的化工装备文本分类算法。首先,分别使用卷积神经网络算法的输入层和Attention注意力机制提取化工装备文本特征;其次,将两种算法得到的特征与卷积核进行卷积操作,得到不同权重的输入,最后在分类器中对得到的化工装备文本特征进行分类,得到最终分类结果。通过多算法实验结果表明,该方法相比传统卷积神经网络与机器学习方法在数据挖掘中具有更高的分类准确性,达到了96.42%,证明ATT-CNN算法在化工装备分类中具有较好的性能。
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关键词
化工装备分类
卷积神经网络
Attention注意力机制
数据挖掘
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职称材料
题名
基于ATT-CNN的化工装备分类算法
1
作者
方强强
朱全银
张柯文
冯万利
李翔
王文川
胥心心
王胜标
机构
淮阴工学院计算机与软件工程学院
出处
《淮阴工学院学报》
CAS
2020年第1期44-48,共5页
基金
江苏省重点研发计划(BE2015127)
江苏省333工程(BRA2016454)
文摘
随着化工技术的飞速发展,化工装备在化工产业生产实践中发挥着更加重要的作用,与此同时也对化工装备的精准分类提出了更高要求。为了提高化工装备在化工生产中分类的准确率,提出了一种基于Attention注意力机制和卷积神经网络的化工装备文本分类算法。首先,分别使用卷积神经网络算法的输入层和Attention注意力机制提取化工装备文本特征;其次,将两种算法得到的特征与卷积核进行卷积操作,得到不同权重的输入,最后在分类器中对得到的化工装备文本特征进行分类,得到最终分类结果。通过多算法实验结果表明,该方法相比传统卷积神经网络与机器学习方法在数据挖掘中具有更高的分类准确性,达到了96.42%,证明ATT-CNN算法在化工装备分类中具有较好的性能。
关键词
化工装备分类
卷积神经网络
Attention注意力机制
数据挖掘
Keywords
chemical equipment classification
convolutional neural network
attention mechanism
data mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ATT-CNN的化工装备分类算法
方强强
朱全银
张柯文
冯万利
李翔
王文川
胥心心
王胜标
《淮阴工学院学报》
CAS
2020
0
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