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申请/专利权人：哈尔滨工业大学;绿盟科技集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于随机森林的数控机床代码类型识别与异常检测方法，所述方法如下：S1：根据数控机床的编程手册制定指令关键字功能表；S2：对NC代码的语法规则进行统计，形成语法规则库；S3：根据NC代码的语法规则库和指令关键字功能表内容对NC代码进行特征提取；S4：将关键字特征和语法特征构造成特征值矩阵，训练随机森林分类器；S5：将未知类型NC代码进行预处理与词法语法检查；S6：将未知类型NC代码进行特征处理，建立特征值矩阵，输入S4训练好的随机森林分类器中，对NC代码进行识别。本发明能够对NC代码所属的类型进行识别与检测，不仅能提升企业对数控程序的管理效率，还能降低NC代码引用错误发生的概率。

主权项：1.一种基于随机森林的数控机床代码类型识别与异常检测方法，其特征在于所述方法的具体步骤如下：S1：参考多个厂商的数控机床的编程手册，将各个数控机床的CNC指令和指令对应各个类型数控机床的功能进行统计，形成一套指令关键字功能表；S2：参考S1中不同厂家编程手册，收集不同厂家的NC代码语法特征，建立语法规则库；S3：对原始NC代码进行文本预处理，剔除代码注释、代码说明和控制指令无关的信息；当预处理后的文本已经有空格符号、换行符号、换页符号、分号符号对整个NC代码文本各个字符串进行划分的情况下，以符号为分割标志，对各个指令进行提取，达到分词的目的；当文本无上述字符分割时，参考编程手册制定NC代码指令的正则表达式库，从文本第一个字符开始到文本最后一个字符结束扫描字符串，匹配NC指令关键字，将匹配到的NC指令逐个进行提取，实现分词；S4：若S3预处理后的文本中的每个被扫描到的指令能够覆盖整个预处理文本，不存在不被匹配的字符，则表明NC代码不存在词法错误，否则存在词法错误并且报警；S5：将S3预处理后的文本的每个指令利用指令关键字功能表进行分析，根据指令关键字和代码所属的数控机床类型确定指令关键字的功能，将指令关键字具体字符串设为代码的特征索引，关键字功能的编号设为特征的值；S6：根据语法规则库，将程序结束字符、程序开始字符、顺序号间隔作为语法特征索引，程序结束具体字符串、程序开始具体字符串、顺序号间隔数信息作为特征的值；S7：将S5收集到的指令关键字特征、S6中的语法特征进行机器学习数据集构造，将机器学习数据集进行重复有放回且随机地抽样，输入到ID3决策树分类器中进行训练，训练出决策树分类器；S8：将待测NC代码进行S3的预处理、文本分词和基于正则表达式的词法检测，基于语法规则库中的语法规则对NC代码语法进行检测，如果出现词法语法错误则报错，如果代码符合词法语法规约，则将待测代码进行特征提取，形成可被决策树分类器识别的待测样本；S9：将S8得到的待测样本输入S7训练好的决策树分类器，根据各个决策树的输出结果投票选择出投票数最多的数控代码类型作为输出结果，即可识别出NC代码的类型。

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