عادةً ما يتم تسجيل عيوب الجودة على شكل نصوص ويقوم المهندسون بتشخيصها يدويًا. لتحسين الكفاءة واتخاذ قرارات صيانة دقيقة، هناك حاجة إلى طريقة جديدة لتشخيص العيوب. ومع ذلك، فإن طرق التشخيص الشائعة غالبًا ما تنطوي على مراقبة البيانات الرقمية أو الصور، وهي غير مناسبة لاكتشاف عيوب الجودة في بيانات النصوص. بالإضافة إلى ذلك، فإن طرق تصنيف النص الحالية يصعب تنفيذها في تجميع الطائرات. لمعالجة عيوب الجودة في النصوص الصينية الطويلة، يقترح هذا البحث إطار تشخيص ذكي جديد يجمع بين تضمين النصوص المرجح وشبكة التشفير التلقائي المتكدس المتناثر (AE). أولاً، يتم تقسيم نص العيب إلى كلمات مستقلة من خلال التجزئة الصينية، ويتم تمثيل كلمات المفتاح باستخدام word2vec (نموذج تضمين عصبي يلتقط العلاقات الدلالية بين الكلمات). ثانيًا، تم تطوير خوارزمية وسم نصف خاضعة للإشراف تعتمد على خبرة الخبراء لتحديد أوزان الكلمات المفتاحية، ثم يتم حساب متجه النص عن طريق الجمع المرجح لمتجهات الكلمات. ثالثًا، نظرًا للبعد العالي والندرة في متجهات النص، تم بناء شبكة AE متكدسة متناثرة لتصنيف المتجهات النصية والتعرف على أنواع عيوب الجودة. تم تطبيق الطريقة على مجموعة بيانات تجميع الطائرات الحقيقية، وأظهرت النتائج أداءً ممتازًا للإطار المقترح.

عيوب الجودة;تجميع الطائرات;إطار التشخيص;تضمين النصوص الصينية;شبكة التشفير التلقائي المتكدس المتناثر