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公开(公告)号：CN117610442A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311328258.X
申请日：2023-10-13
摘要： 本发明属于机械加工技术领域，公开了一种薄壁件铣削加工变形误差预测方法及系统，利用多源信息融合的手段，基于Stacking集成学习思想构建薄壁件铣削加工变形误差预测模型，首先采集加工过程中产生的多源数据，其次将多源信息划分为不同数据类型并进行对应的数据处理工作实现多源信息特征融合，构造变形误差建模数据集，随后，将数据集用于训练Stacking集成学习模型第一层的各个元模型，并将元模型的输出纵向拼接形成新的特征集作为第二层元回归模型的输入，最后再次训练元回归模型得到最终的薄壁件铣削加工变形误差预测模型。本发明能够更加全面地反映铣削加工过程的动静态信息，进一步提高模型预测结果的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN117191309A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310952020.8
申请日：2023-08-01
申请人： 西安邮电大学
IPC分类号： G01M7/02 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N3/096
摘要： 本发明属于机械加工中颤振监测技术领域，公开了一种小样本变工况颤振监测方法、系统、计算机设备及介质，利用迁移学习可以从现有数据中转移知识，并使用它来帮助未来的学习的特点，首先通过恒定工况下的信号数据训练源域的深度学习颤振监测模型，再将靠近浅层结构参数和权重迁移至目标域，随后使用小部分带标签的另一工况下的数据微调深层结构参数，得到适用于目标域数据的颤振监测模型。本发明使得在变工况、跨个体场景下，当新加工过程中缺乏足够数据时，可以将由原始工况下的机械加工数据建立的颤振监测模型迁移至新的机械加工过程中，减少了模型训练时间并能精确地完成颤振监测。
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公开(公告)号：CN117381530A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311334144.6
申请日：2023-10-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： B23Q15/12 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的机械加工切削力预测方法，其步骤包括：采集机械加工测试数据，含切削力、切削参数、工件材料、工件几何特征；对工件材料数据与几何形状信息进行独热编码，工件的尺寸信息选择每种工件两个典型几何尺寸进行描述，对切削工艺参数与切削力去除趋势项，进行异常值和缺失值处理；合并数据集并归一化，基于机器学习算法构建切削力预测模型。本发明将工件几何特征融入模型的输入参数中，使得本模型具备了对不同工件几何特征的辨识能力，并能允许在一定精度范围内变化工件几何特征的尺寸信息，使得在实际工业现场中应用更便捷，泛化性能更强。
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公开(公告)号：CN115171212A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210791323.1
申请日：2022-07-07
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种手语识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取目标手语动作的关节位姿数据和骨骼位姿数据，进一步拓展为关节运动数据流、骨骼位姿数据流和骨骼运动数据流，并构建人体位姿结构对应的拓扑关系，一同输入到手语图卷积神经网络进行手语识别，以获得目标手语动作对应的手语预测词汇。本发明基于多种位姿数据表征形式共同作为决策输入的多流融合框架，利用关节位姿数据流、关节运动数据流、骨骼位姿数据流以及骨骼运动数据流，实现高精准度的手语识别过程，解决了目前手语识别方法对于属于不同类别却有着极其相似局部结构的手语视频的识别精准度不高的技术问题。
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