In der modernen industrie finden die eigenschaften Von schmiede und eisen aufgrund ihrer starken physikalischen eigenschaften und ätzender art bei entscheidenden bauwerken wie brücken, hochhäuser und wasserbau anwendung. Daher ist es angesichts der technologischen fortschritte Von entscheidender bedeutung, gute eigenschaften zu benennen und zu identifizieren, um ihre qualität und sicherheit zu erhalten. Zweck dieses vorliegenden artikels ist es, die prinzipien, methoden und anwendungen Von gewichten in form Von lithographie und absenderungstechnologie zu untersuchen, um für forschungsarbeiten und praktiken in einschlägigen bereichen nützliche anhaltspunkte zu schaffen.
Methoden der recherche.
Die unterscheidung und die identifizierungstechnologie auf der grundlage des boom-learning bestehen im wesentlichen aus drei schlüsselfaktoren für das datenvorverfahren, die bestimmung Von merkmalen und die entwicklung Von tests.
Datenvorbearbeitung: zunächst werden abgemessene und erstellte daten aus it-geprüft und geprüft, einschließlich der entfernung Von anomalien, der schließung Von lücken und der erweiterung standardisierter daten, um die genauigkeit und zuverlässigkeit der daten zu verbessern.
Markenextraktion: materialextraktion mit einem algorithmus aus einem flüssigen lernen. Das flüssig-rabbit ist eine nicht-lineare projektion, die daten in den niedrigen bereich projizieren und ein wichtiges merkmal bei der speicherung Von daten beibehalten kann. ! Mittels eines algorithmus aus flüssige lernen wurden die eigenschaften Von bambuxplosivdaten extrahieren und darzustellen, um einen repräsentativen vektor zu bilden.
Konzeption Von katalogisieren: ausgehend Von entstobener charakteristischer koordinaten, erstellt man analysierte und zu identifizieren Von produkten (eg; einen fehler bei der beförderung) ist das SVM, das nervensystem und der entscheidungsbaum. Bevor wir zu einem späteren zeitpunkt unsere tests durchführen: bevor wir gewissen tests unterzogen werden, können wir zunächst lernen, züge anhand ihrer eigenschaften zu klassifizieren und zu identifizieren.
Und analysen der ergebnisse durchführen
Im experiment versuchen versuchen wir, wörter, die sich auf flussgestützten lernen stützen, mit realen datenspeichern zu vergleichen und andere relevante technologien zu vergleichen. Die ergebnisse zeigten, dass bei der bewertung Von tests mit turnbasierten eigenschaften und merkmalen wie genauigkeit, rückfallsquote und größe der formel ein bessere ergebnisse erzielt wurden. Im gegensatz zur traditionellen kategorisierung lassen sich mit gangsta-techniken techniken lernen, die die nichtlinearen eigenschaften Von sumerer daten erfassen und das differential verbessern.
Ergebnis und ausblick
In dieser abhandlung werden die techniken zur einstufung und erkennung Von gewichten Von turnfiguren durch das lernen in einem high-speel-format untersucht und anhand Von drei schlüsselkomponenten nämlich dem vorhersagemodell, der ermittlung Von eigenschaften und der benennung für die verarbeitung Von turnfiguren entwickelt. Die ergebnisse zeigten, dass die technologie bessere ergebnisse hinsichtlich genauigkeit, rückrufe und größe der formel zeigte. Der einsatz dieser technik ist für die verbesserung des qualitätskontrollniveaus bei der herstellung Von gewichten und für die verringerung der wahrscheinlichkeit Von verfehlungen entscheidend und stellt auch neue ideen und ansätze für studien in anderen relevanten bereichen dar.
Wir können also davon ausgehen, dass es noch eine menge mehr zu erforschen gibt, wenn wir bestimmte eigenschaften Von tests und die erkennung auf der grundlage Von einem gang lernen. Zunächst gilt es, präziser einzuarbeiten, um die klassifizierung für die verschiedenen arten Von schmiedebeschreiben zu verbessern. Zweitens stellt sich die frage, wie man flüssiges lernen mit anderen tiefen lernalgorithmen kombiniert, um so stärkere kategorische modelle zu entwickeln. Darüber hinaus erfordert die praktische anwendung noch immer viel mehr forschung und praxis.
