螺絲鎖附結果的判斷是智能螺絲機的核心要點。為更好地判別螺絲鎖附結果,針對螺絲鎖附數(shù)據(jù)不等長、類別不平衡的特點以及相似鎖附類別易發(fā)生誤判的問題,將隨機森林分兩階段對螺絲鎖附數(shù)據(jù)建立判別模型。第一階段,根據(jù)原始數(shù)據(jù)的物理特性構造特征,對數(shù)據(jù)欠采樣并使用隨機森林算法進行特征篩選。第二階段,首先以各物理特性的概率主成分分析方差作為特征進行聚類,將相似類別歸在同簇中;然后對各簇分別使用隨機森林算法建立分類模型。最終以先確定數(shù)據(jù)所屬簇,再由簇內(nèi)分類器分類的方式對螺絲鎖附結果進行判別。實驗結果顯示,與傳統(tǒng)螺絲鎖附判別方法及經(jīng)典機器學習分類算法對比,本文模型具有更優(yōu)的精確度、召回率、F值。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 預備理論
    1.1 隨機森林
    1.2 概率主成分分析
2 智能螺絲機鎖附結果判別模型
    2.1 模型第一階段
    2.2 模型第二階段
3 實驗結果與分析
    3.1 模型評估標準
    3.2 第一階段實驗
        3.2.1 數(shù)據(jù)處理
        3.2.2 特征篩選
    3.3 第二階段實驗
    3.4 螺絲鎖附結果判別模型實驗
4 結束語



本文編號：3778130