Dans le domaine de l’industrie moderne, les pièces forgées en tant que matériau de base important, en raison de leurs excellentes propriétés mécaniques et résistance à la corrosion et d’autres caractéristiques, elles sont largement utilisées dans les structures clés telles que les ponts, les immeubles de grande hauteur et les projets hydrauliques. Avec le développement de la technologie, comment classifier et identifier efficacement les pièces forgées pour protéger leur qualité et leur sécurité, devient un problème urgent à résoudre. Cet article vise à explorer les principes, les méthodes et les applications des techniques de classification et de reconnaissance des pièces forgées basées sur l’apprentissage des variétés afin de fournir une référence utile à la recherche et à la pratique dans des domaines connexes.
Méthodes de recherche
Les techniques de classification et d’identification des pièces forgées basées sur l’apprentissage des variétés sont structurées en trois étapes clés: le prétraitement des données, l’extraction des caractéristiques et la conception du classificateur.
Prétraitement des données: les données forgées collectées sont d’abord nettoyées et pré-traitées, y compris l’élimination des valeurs anormales, le remplissage des valeurs manquantes, la normalisation des données, etc., afin d’améliorer la précision et la fiabilité des données.
Extraction des caractéristiques: l’algorithme d’apprentissage de variété est utilisé pour l’extraction des caractéristiques des données prétraitées. L’apprentissage de variété est une méthode de réduction de dimension non linéaire capable de mapper des données de plus grande dimension dans un espace de plus petite dimension tout en préservant les caractéristiques clés des données. Grâce à un algorithme d’apprentissage de variété, les caractéristiques des données forgées sont extraites et représentées pour former un vecteur caractéristique représentatif.
Conception du classificateur: basé sur le vecteur caractéristique extrait, le classificateur est conçu pour classer et identifier les pièces forgées. Les classificateurs les plus courants incluent les machines de vecteurs de support (SVM), les réseaux neuronaux, les arbres de décision, etc. Le classificateur est formé de manière à pouvoir classer et reconnaître automatiquement les pièces forgées sur la base de vecteurs caractéristiques.
Résultats expérimentaux et analyse
Les techniques de classification et de reconnaissance des pièces forgées basées sur l’apprentissage des variétés ont été appliquées expérimentalement à des ensembles de données réels et comparées à d’autres techniques connexes. Les résultats expérimentaux montrent que les techniques de classification et d’identification des pièces forgées basées sur l’apprentissage de la variété ont obtenu de meilleurs résultats pour les indicateurs d’évaluation tels que la précision, le rappel et la valeur F1. Par rapport aux méthodes traditionnelles de classification, les techniques basées sur l’apprentissage des variétés permettent de mieux saisir les caractéristiques non linéaires des données forgées et d’améliorer les performances de classification.
Conclusions et perspectives
Cet article étudie les techniques de classification et de reconnaissance des pièces forgées basées sur l’apprentissage des variétés. Le tri automatique et la reconnaissance des pièces forgées sont réalisés à l’aide de trois étapes clés: le prétraitement des données, l’extraction des caractéristiques et la conception du classificateur. Les résultats expérimentaux montrent que cette technique donne de meilleurs résultats en termes de précision, de rappel et de valeur F1. L’application de cette technologie est importante pour améliorer le niveau de contrôle de la qualité dans la production de pièces forgées et réduire le taux d’erreurs de jugement. Elle fournit également de nouvelles idées et méthodes pour la recherche dans d’autres domaines connexes.
Pour l’avenir, les techniques de classification et de reconnaissance des pièces forgées basées sur l’apprentissage des variétés sont nombreuses et méritent d’être approfondies. Tout d’abord, pour différents types de pièces forgées, des méthodes plus fines de représentation des caractéristiques doivent être creusées plus loin afin d’améliorer les performances de classification. Deuxièmement, la question de savoir comment combiner l’apprentissage des variétés avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond pour former des modèles de classification plus puissants est également intéressante. En outre, au niveau des applications, il reste encore beaucoup à explorer et à mettre en pratique pour mieux appliquer cette technologie aux processus de production réels.
