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申请/专利权人：深制科技(苏州)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的零件向量化处理方法——Part2Vec，主要包括对已有的产品结构进行预处理、创建零件字典、基于零件间的约束关系，构建训练样本和样本集、确定神经网络结构、对获取到的样本集数据进行训练和获取输入层到隐藏层之间的权值矩阵，并转化为嵌入矩阵共六个组成部分，创建顺序与描述顺序相同。本方法可以将零件快速地进行向量化表示，既实现了零件的唯一表示，又保留了相似零件间的相关性，又降低了零件进行数值化时的维度。
主权项：1.一种基于深度学习的Part2Vec零件向量化处理方法，其特征在于，由对已有的产品结构进行预处理、创建零件字典、基于零件间的约束关系，构建训练样本和样本集、确定神经网络结构、对获取到的样本集数据进行训练和获取输入层到隐藏层之间的权值矩阵，并转化为嵌入矩阵共六个组成部分，创建顺序与描述顺序相同；一种基于深度学习的Part2Vec零件向量化处理方法，该方法包括以下步骤：1对已有的产品结构进行预处理；2创建零件字典；3基于零件间的约束关系，构建训练样本和样本集；4确定神经网络结构；5对获取到的样本集数据进行训练；6获取输入层到隐藏层之间的权值矩阵，并转化为嵌入矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深制科技(苏州)有限公司 一种基于深度学习的Part2Vec零件向量化处理方法
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