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摘 要:基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法,首先将采集刀具磨损图像进行预处理,再按比例随机分成训练集和测试集,且其训练集和测试集中都划分有支持集和测试样例集;建立非参数化神经网络模型结构,包括特征提取网络、距离度量函数、attention机制;初始化特征提取网络模型权重、偏差和学习率参数,构建激活函数;采用余弦距离函数作为距离度量函数;Attention机制使用softmax层结构;运用前向传播计算当前交叉熵损失,再通过后向传播计算其梯度;通过运行梯度下降法对权重和偏差进行优化,最后使用网络模型的学习参数对测试集进行预测和分类辨别,输出预测准确率。本发明具有算法实现简单、误差修正、刀具磨损状态分类准确率高、运行时间短和实时性强等特点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010014758.6 | 专利名称: | 基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法 |
申请日: | 2020-01-07 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 机床 削 港口 加工刀具搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-08 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111242202B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |