浅谈机器学习

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随着计算机科学的不断发展,机器学习在近半个世纪经历了从诞生到崛起的飞速发展.特别是互联网技术的推广与普及,为机器学习的研究和应用提供了数据支撑,大数据时代的到来已逐步成为机器学习发展的主要动力之一.本文着重从机器学习的基本概念、发展历程、分类以及主流算法方面介绍机器学习.最后对机器学习的应用现状和发展前景做了简单分析.
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在机械设备自动制造过程中,常见的资源调度方法在动态环境下信息延迟比较大,调度方法整体适应性比较差.为了解决这一问题,提出机械设备自动化制造过程资源优化调度方法设计.从制造过程特性入手,构建基于资源优化的制造过程模型,确定资源调度的时序约束和各个资源间的逻辑关系,将时间、成本、质量、逻辑关系和资源消耗作为目标,获得各个目标间的相互关系矩阵,完成理想调度目标函数的建立,在时序约束和资源约束的条件下,通过编码和解码求解出资源优化调度最优解.实验结果表明:在动态环境条件下,设计的资源优化调度方法资源调度消耗时间少
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以提高对产品材料硬度及其抗形变能力的测量效果,本研究首先分析了金属压痕仪的测量原理,发现影响其极限机械载荷控制的因素与压头形状与表面粗糙程度有关.因此,通过应力响应系数分析压头过渡圆角半径、过渡角度与极限载荷的关系.然后在加载平衡的约束下,以材料截面中心为加载中心获取极限机械载荷,再通过控制拉伸与弯曲载荷实现对压痕仪极限机械载荷的控制.试验分析表明:降低压头结构的应力集中系数能够提升极限机械载荷控制效果,且压头粗糙面值越大,越利于极限机械载荷控制;压痕深度及压入深度与极限破坏载荷呈正比,当拟合参数取值为1
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