No campo da indústria moderna, as peças forjadas, como um importante material de base, são amplamente utilizadas em pontes, edifícios altos, projetos de conservação de água e outras estruturas-chave devido às suas excelentes propriedades mecânicas e resistência à corrosão e outras características. Com o desenvolvimento da tecnologia, tornou-se um problema urgente como classificar e identificar as peças forjadas de forma eficaz para garantir sua qualidade e segurança. O presente trabalho tem como objetivo investigar os princípios, métodos e aplicações de técnicas de classificação e identificação de peças forjadas baseadas na aprendizagem de variedades, com o intuito de fornecer referências úteis para estudos e práticas em áreas relacionadas.
Métodos de pesquisa
As técnicas de classificação e identificação de peças forjadas baseadas no aprendizado de variedades são estruturadas principalmente por três etapas fundamentais: pré-processamento dos dados, extração de características e projeto do classificador.
Pré-processamento de dados: em primeiro lugar, os dados forjados coletados são limpos e pré-processados, incluindo a remoção de valores anormais, preenchimento de valores faltantes, padronização de dados, etc., a fim de melhorar a precisão e confiabilidade dos dados.
Extração de características: os dados pré-processados foram extraídos por meio de um algoritmo de aprendizado de variedade. A aprendizagem de variedades é um método de redução de dimensionalidade não linear capaz de mapear dados de alta dimensão para espaços de menor dimensão, preservando as principais características dos dados. Por meio de algoritmos de aprendizado de variedades, as características dos dados forjados são extraídas e representadas para formar autovetores representativos.
Projeto do classificador: com base no vetor de características extraído, o classificador é projetado para classificar e identificar as peças forjadas. Classificadores comuns incluem máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais, árvores de decisão, entre outros. O classificador é treinado para que ele possa classificar e reconhecer automaticamente as peças forjadas de acordo com o vetor de características.
Resultados experimentais e análise
Através de experimentos, aplicamos técnicas de classificação e reconhecimento de peças forjadas baseadas no aprendizado de variedades em conjuntos de dados reais e comparamos com outras técnicas relacionadas. Os resultados mostraram que as técnicas de classificação e identificação de peças forjadas baseadas em aprendizado de variedade obtiveram melhores resultados nos índices de avaliação, como precisão, recl Em comparação com os métodos tradicionais de classificação, as técnicas baseadas no aprendizado de variedades são capazes de capturar melhor as características não lineares dos dados forjados e melhorar o desempenho da classificação.
Conclusões e perspectivas
Este trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de classificação e reconhecimento de peças forjadas baseadas no aprendizado de variedades, através de três etapas fundamentais: pré-processamento de dados, extração de características e projeto do classificador. Os resultados experimentais mostraram que a técnica apresentou bons resultados em termos de precisão, recall e valor F1. A aplicação desta técnica é importante para melhorar o nível de controle de qualidade na produção de peças forjadas e reduzir a taxa de erro de cálculo, além de fornecer novas ideias e métodos para pesquisas em outras áreas relacionadas.
Olhando para o futuro, as técnicas de classificação e reconhecimento de peças forjadas baseadas na aprendizagem de variedades ainda têm muitas direções que merecem ser aprofundadas. Em primeiro lugar, para diferentes tipos de peças forjadas, é necessário cavar mais detalhadamente métodos de representação de características para melhorar o desempenho de classificação. Em segundo lugar, vale a pena investigar como combinar a aprendizagem de variedades com outros algoritmos de aprendizagem profunda para formar modelos de classificação mais poderosos. Além disso, em nível de aplicação, ainda há muito a ser explorado e praticado como esta tecnologia pode ser melhor aplicada em processos reais de produção.
