В современной промышленности, кузница является важным базовым материалом, широко применяемым в таких ключевых структурах, как мосты, высокие здания, гидротехника и т.д. По мере развития технологий вопрос о Том, как эффективно классифицировать и идентифицировать ковки, с тем чтобы обеспечить их качество и безопасность, стал насущным вопросом. Эта статья направлена на изучение принципов, методов и применений, основанных на многообразии обучения, и методов идентификации, с тем чтобы обеспечить полезные рекомендации для исследований и практики в соответствующих областях.
Метод исследования
Технология сортировки и идентификации, основанная на многообразии, в основном состоит из предварительной обработки данных, извлечения характеристик и классификатора.
Предварительная обработка данных: очистка и предварительная обработка собранных данных, включая устранение аномалий, заполнение отсутствующих значений, стандартизацию данных и т.д.
Характеристическое извлечение: использование алгоритма коллекторного обучения для получения характеристических данных после предварительной обработки. Многомерное обучение — нелинейный метод снижения измерений, позволяющий отображать высокомерные данные в низком измерении, сохраняя при этом ключевые характеристики данных. Извлечение и представление характеристик данных ковки посредством алгоритма коллективного обучения, формирует характерные векторы с представлением.
Дизайн классификатора: на основе извлеченных характеристических векторов, разработчик классификатора классифицирует и идентифицирует ковки. Часто используемые классификаторы включают в себя поддерживающие векторные машины (SVM), нейронные сети, деревья принятия решений и т.д. Обученный классификатор позволяет автоматически классифицировать и распознавать ковки в соответствии с их характеристическими векторами.
Результаты и анализ
Экспериментируя, мы будем использовать классификацию ковков, основанную на многообразии, и технологию идентификации для практических наборов данных, а также для сравнения с другими соответствующими технологиями. Экспериментальные результаты показали, что классификация ковков и технология идентификации, основанная на многообразии, добились лучших результатов в таких оценочных показателях, как точность, коэффициент отзыва и значение F1. В отличие от традиционных методов классификации, технологии, основанные на многообразии обучения, позволяют лучше улавливать нелинейные характеристики данных о ковах и улучшать их классификационные свойства.
Вывод и прогноз
В этой статье была изучена автоматическая классификация и идентификация ковков, основанных на многообразии, с помощью предварительной обработки данных, извлечения характеристик и классификатора, которые были разработаны для автоматической классификации и идентификации кузнечных изделий. Экспериментальные результаты показали, что технология добилась лучших результатов в таких областях, как точность, коэффициент отзыва и значение F1. Применение этой технологии имеет важное значение для повышения уровня контроля качества в производстве ковки и снижения коэффициента просчетов, а также предоставляет новые идеи и методы для исследований в других соответствующих областях.
Заглядывая в будущее, следует рассмотреть множество других направлений, основанных на технологии сортировки и идентификации, основанных на многообразии обучения. Во-первых, для того чтобы определить различные виды ковок, необходимо еще более детализировать методы представления более тонких характеристик, чтобы повысить эффективность классификации. Во-вторых, вопрос о Том, как совмещать многообразие с другими алгоритмами глубокого обучения, формируя более сильные классифицированные модели, также заслуживает изучения. Кроме того, на прикладном уровне все еще необходимо много исследований и практики в Том, как лучше применить эту технологию к фактическому производственному процессу.
