【摘 要】
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为了减小热误差对数控机床精度的影响，提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与主轴误差值的皮尔森相关系数，将类别内相关系数按从大至小进行排序，选取类别内相关系数最大的作为优化后的传感器数据，以此将温度测量点从16个减少到5个。添加动态随机数完成数据
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为了减小热误差对数控机床精度的影响，提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与主轴误差值的皮尔森相关系数，将类别内相关系数按从大至小进行排序，选取类别内相关系数最大的作为优化后的传感器数据，以此将温度测量点从16个减少到5个。添加动态随机数完成数据增强，提高模型泛化性。建立了温度和主轴位移的BP神经网络模型，其准确度可达0.94，为机床热误差补偿提供
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裂缝是测定道路工程质量的一个重要指标，不同的裂缝类型关系到不同的坏裂走向及路面养护策略，所以对混凝土路面裂缝进行分类十分重要。针对于传统的检测方法成本高，劳动强度大等问题，采用了四旋翼无人机视觉检测技术，选择了支持向量机的分类器，提出了一种基于裂缝投影的方向性特征，裂缝骨架的端点特征以及裂缝骨架与横纵网格交点数目比的特征对道路裂缝进行分类的方法，并与其它特征做了对比实验。结果表明本法对于道路裂缝的
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