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针对现有的车间流程制造系统存在计算框架成本高、分类数据精度低等问题,本研究基于配置、运动、控制和优化模型搭建数字孪生系统,开发了一种用于数字控制的硬件在环(HIL)系统,提出了一种基于增量学习的非结构化数据分类模型.实验结果表明,本研究分类精度最高为94％.
非结构化数据压缩算法在数字孪生系统中的应用
【摘 要】
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针对现有的车间流程制造系统存在计算框架成本高、分类数据精度低等问题,本研究基于配置、运动、控制和优化模型搭建数字孪生系统,开发了一种用于数字控制的硬件在环(HIL)系统,提出了一种基于增量学习的非结构化数据分类模型.实验结果表明,本研究分类精度最高为94％.
【机 构】
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国网吉林省电力有限公司长春供电公司,长春130021
【出 处】
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单片机与嵌入式系统应用
【发表日期】
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2022年2期
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