本文主要研究内容
作者罗川,黄迟,曾文绶,刘士豪,李明,张灏（2019）在《基于随机森林的智能锁螺丝机锁附判别研究》一文中研究指出：为了解决工业生产制造中的智能锁螺丝机无法准确判断螺丝锁附是否成功的问题,运用机器学习算法建立螺丝锁附判别模型;针对螺丝锁附过程中产生的时间序列数据不等长的问题,提出改进的基于随机森林的加权特征选择算法,用以提取能够描述序列性质的有效特征,并从判别准确率和运行时间2个方面与其他特征选择算法进行比较;对比这些被选择的特征在不同机器学习算法中的表现。结果表明,本文中提出的特征选择算法不仅能够提取出最优的特征组合,而且运行时间较短,计算效率较高,并且该特征组合应用于随机森林时可达到99.9%的判别准确率,能够有效判别螺丝锁附的情况。
Abstract
wei le jie jue gong ye sheng chan zhi zao zhong de zhi neng suo luo si ji mo fa zhun que pan duan luo si suo fu shi fou cheng gong de wen ti ,yun yong ji qi xue xi suan fa jian li luo si suo fu pan bie mo xing ;zhen dui luo si suo fu guo cheng zhong chan sheng de shi jian xu lie shu ju bu deng chang de wen ti ,di chu gai jin de ji yu sui ji sen lin de jia quan te zheng shua ze suan fa ,yong yi di qu neng gou miao shu xu lie xing zhi de you xiao te zheng ,bing cong pan bie zhun que lv he yun hang shi jian 2ge fang mian yu ji ta te zheng shua ze suan fa jin hang bi jiao ;dui bi zhe xie bei shua ze de te zheng zai bu tong ji qi xue xi suan fa zhong de biao xian 。jie guo biao ming ,ben wen zhong di chu de te zheng shua ze suan fa bu jin neng gou di qu chu zui you de te zheng zu ge ,er ju yun hang shi jian jiao duan ,ji suan xiao lv jiao gao ,bing ju gai te zheng zu ge ying yong yu sui ji sen lin shi ke da dao 99.9%de pan bie zhun que lv ,neng gou you xiao pan bie luo si suo fu de qing kuang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自济南大学学报(自然科学版)的罗川,黄迟,曾文绶,刘士豪,李明,张灏，发表于刊物济南大学学报(自然科学版)2019年05期论文，是一篇关于随机森林论文,时间序列分类论文,锁螺丝论文,工业大数据论文,特征选择论文,济南大学学报(自然科学版)2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自济南大学学报(自然科学版)2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：随机森林论文; 时间序列分类论文; 锁螺丝论文; 工业大数据论文; 特征选择论文; 济南大学学报(自然科学版)2019年05期论文;