【摘 要】
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针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合.在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证.实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类
【机 构】
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重庆理工大学机械工程学院,重庆400054
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针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合.在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证.实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类别,抗干扰强,响应快.在GPU模式下预测时间最短仅需100ms,较BP和LSTM分类网络,预测准确率和实时性均显著提高.
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