張偉　李東

【摘 要】本文針對(duì)現(xiàn)有使用人力分類裝備故障數(shù)據(jù)效率和準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，根據(jù)故障數(shù)據(jù)種類繁雜，主題明確的特點(diǎn)，提出并使用LDA模型對(duì)故障數(shù)據(jù)自動(dòng)分類，達(dá)到較高效率及準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】LDA模型；方法；研究

中圖分類號(hào)： TJ760 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2018）11-0185-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.11.081

【Abstract】In view of the problem that the efficiency and accuracy of the breakdown data of manpower classification equipment are low， this paper proposes and uses the LDA model to classify the fault data automatically according to the miscellaneous types of fault data and the characteristic of the subject， so as to achieve high efficiency and accuracy.

【Key words】Research on LDA model method

0 引言

對(duì)裝備故障信息進(jìn)行準(zhǔn)確的分類與收集是裝備信息化建設(shè)的重要一環(huán)。科技是第一生產(chǎn)力，武器裝備的先進(jìn)水平是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的第一戰(zhàn)斗力。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，軍隊(duì)對(duì)信息化建設(shè)提出了更高的要求，各種裝備信息云數(shù)據(jù)庫(kù)的建立被提上了議程。裝備故障信息是反映裝備質(zhì)量性能的第一手資料，是裝備信息云數(shù)據(jù)庫(kù)的重要組成部分，對(duì)裝備故障信息進(jìn)行準(zhǔn)確地分類則是建立裝備信息云的關(guān)鍵一步。

裝備的故障信息種類繁雜，但含有明確的主題。以坦克的故障信息為例，坦克是集機(jī)械、電子、液壓、液力、光學(xué)、計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的綜合的復(fù)雜武器系統(tǒng)，包含成百上千的工廠的產(chǎn)品[1]，坦克的故障信息設(shè)計(jì)上萬(wàn)個(gè)零件，十分繁雜。因此坦克的每條信息都可以歸類到固定的系統(tǒng)中，每條信息都具有各自的主題。

目前我軍采用的人工分類方法存在諸多弊端。我軍坦克故障信息的收集者往往來(lái)自于一線的裝備使用人員，由于其對(duì)裝備結(jié)構(gòu)組成及維修方法缺乏必要的認(rèn)知，因此提供的信息缺乏規(guī)范，多為含有關(guān)鍵字描述性的信息，例如：駕駛員任務(wù)終端黑屏、在行駛過(guò)程中車速到45碼左右開(kāi)始抖動(dòng)特別厲害、駕駛室任務(wù)終端不供電、車通一號(hào)盒電路板燒壞等等。這類信息的分類與收集主要是通過(guò)專業(yè)人員進(jìn)行的，但由于數(shù)據(jù)量較大，人力有限，因此人力分類效率很低，且故障信息繁雜，技術(shù)人員各自專業(yè)比較集中，缺乏對(duì)各個(gè)領(lǐng)域熟知的全面人才，因此分類的準(zhǔn)確率較低。

LDA主題模型適合于對(duì)坦克故障信息分類，相較于其他算法具有明顯優(yōu)勢(shì)，在本文實(shí)驗(yàn)中達(dá)到良好的效果。LDA算法善于處理文本分類、生成問(wèn)題，其提取關(guān)鍵字處理方法忽略了坦克故障信息中的不規(guī)范因素，其提出了主題分布與詞分布的概念，適合處理“主題鮮明”的裝備故障數(shù)據(jù)。

pLSA模型是LDA模型的前身，由Hoffmm于1999年在論文Probilistic Latent Swmantic Analysis中他提出，pLSA模型是一種文檔主題生成模型，它將文檔中詞匯的生成理解為文檔對(duì)主題模型的生成以及主題對(duì)詞匯模型的生成，具有兩層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，pLSA模型的建立完全基于文檔數(shù)據(jù)，因此在訓(xùn)練樣本量不夠豐富或者分布不夠均勻的情況下，容易出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題。

1 模型建立與求解

1.1 模型建立

1.2.2 gibbs采樣

gibbs采用屬于隨機(jī)模擬抽樣算法的一種，模擬的核心是對(duì)一個(gè)分布進(jìn)行抽樣，gibbs采樣需要選取概率向量的一個(gè)維度，給定其他維度的變量值采樣當(dāng)前維度的值，不斷迭代，直到收斂輸出待估計(jì)的參數(shù)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文以坦克故障數(shù)據(jù)為例，建立LDA模型并對(duì)其分類，取得了良好的效果。說(shuō)明LDA模型在裝備類數(shù)據(jù)分類上具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。隨著文檔數(shù)據(jù)集、主題集的進(jìn)一步完善，相信LDA模型能在分類的準(zhǔn)確率上獲得較大提升。

【參考文獻(xiàn)】

[1]閆清東，張連第，趙毓芹.坦克構(gòu)造與設(shè)計(jì)，北京理工大學(xué)出版社，2006.5.

[2]David M Blei，Andrew Y Ng，Michael I Jordan.Latent Dirichlet Allocation：TOwards a Deeper Understanding：neural information processing system，2002.