[发明专利]轮毂缺陷成因预测方法、电子装置、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收缺陷描述信息，并对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据；

获取历史缺陷文本库，并根据所述历史缺陷文本库中与所述缺陷特征数据对应的信息生成相关文本库，其中，所述历史缺陷文本库包括缺陷特征数据与缺陷成因的对应关系；

对所述相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据；

根据所述记录数据确定所述缺陷描述信息对应的缺陷成因。

2.如权利要求1所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据的步骤包括：

对所述缺陷描述信息进行分词操作，得到所述缺陷描述信息对应的特征词；

根据所述特征词得到所述缺陷特征数据。

3.如权利要求2所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述根据所述特征词得到所述缺陷特征数据的步骤包括：

获取各所述特征词分别在所述缺陷描述信息中出现的特征次数；

针对每个所述特征词，根据所述特征词与对应的所述特征次数计算各所述特征词在所述缺陷描述信息中的特征值；

基于所述特征值生成所述缺陷描述信息对应的特征向量，其中，所述缺陷特征数据包括所述特征向量。

4.如权利要求1所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据的步骤之后包括：

判断所述缺陷描述信息的数量为一个或多个；

若所述缺陷描述信息的数量为多个，则获取各所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据，并对各所述缺陷特征数据进行聚类操作；

将聚类操作后得到的各聚类数据作为新的缺陷特征数据。

5.如权利要求4所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述对各所述缺陷特征数据进行聚类操作的步骤包括：

获取各所述缺陷特征数据对应的特征向量；

分别计算任意两个所述特征向量之间的相似度；

根据所述相似度对各所述缺陷特征数据进行聚类操作。

6.如权利要求1所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述对所述相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据的步骤包括：

针对每个缺陷成因，统计所述相关文本库中在预设时间内出现各缺陷现象的缺陷次数；

针对每个缺陷成因，计算各所述缺陷现象的缺陷占比，其中：所述记录数据包括所述缺陷次数以及所述缺陷占比。

7.如权利要求1所述的轮毂缺陷成因预测方法，其特征在于，所述根据所述记录数据确定所述缺陷描述信息对应的缺陷成因的步骤包括：

根据所述记录数据分别计算所述缺陷描述信息对应各缺陷成因的概率；

将所述概率最高的缺陷成因，作为所述缺陷描述信息对应的缺陷成因。

8.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：

第一处理模块，用于接收缺陷描述信息，并对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据；

第一获取模块，用于获取历史缺陷文本库，并根据所述历史缺陷文本库中与所述缺陷特征数据对应的信息生成相关文本库，其中，所述历史缺陷文本库包括缺陷特征数据与缺陷成因的对应关系；

第一统计模块，用于对所述相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据；

第一执行模块，用于根据所述记录数据确定所述缺陷描述信息对应的缺陷成因。

9.轮毂缺陷成因预测装置，其特征在于，所述轮毂缺陷成因预测装置包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的轮毂缺陷成因预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的轮毂缺陷成因预测方法的步骤。