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申请/专利权人：华中科技大学
申请日：2022-06-28
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN115128997B
主分类号：G05B19/4065
分类号：G05B19/4065;G06F18/2413;G06F18/25;G06F18/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2022.09.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于指令域与朴素贝叶斯的有效样本提取方法及系统，属于数控加工技术领域。方法包括：获取每一刀位点的工艺参数与内部响应数据和外部响应数据的对应描述；基于k近邻实现传感器观测的响应状态划分方法；利用朴素贝叶斯融合多个传感器的状态评价结果并从中提取出“工况‑响应”一致的数据作为有效数据；基于单因素的方差分析原理，构建四个评价级别优秀、良好、合格、不合格实现有效样本质量评价；最终可使用高质量的有效样本和智能算法研究工艺系统响应规律。该算法挖掘加工数据中的有效信息，提取的高质量样本数据适用于神经网络等智能算法训练。本发明有理论依据，且简单易实现，具有广泛的适用性。
主权项：1.一种基于指令域与朴素贝叶斯的有效样本提取方法，其特征在于，包括：S1，采集数控加工过程中的工艺参数、内部响应数据和外部响应数据并进行标记，以获得每一刀位点的工艺参数与内部响应数据和外部响应数据的对应描述；S2，对每一刀位点，根据其内部响应数据与相邻刀位点内部响应数据的大小关系对其内部响应状态进行分类，以及根据其外部响应数据与相邻刀位点外部响应数据的大小关系对其外部响应状态进行分类，分类结果为增大、平稳或减小；S3，对每一刀位点，若其内部和外部响应状态分类结果在进行朴素贝叶斯推理后决策为正确，则融合其内部和外部响应状态分类结果，作为其最终响应状态；否则，舍弃该刀位点对应的数据；S4，对每一保留相应数据的刀位点，若其最终响应状态与工艺参数对应的加工任务状态一致，则将该刀位点对应的数据作为有效样本数据进行提取；否则，舍弃该刀位点对应的数据；S5，将各有效样本数据中相同工艺参数对应的所有内部响应数据和外部响应数据进行数据集成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于指令域与朴素贝叶斯的有效样本提取方法及系统
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