摘要
本发明涉及数控工艺快速建模领域,公开一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法,包括以下步骤:S10、数据处理准备:收集与数控工艺包括工件的几何形状、材料特性、加工参数以及已知的工艺规则和标准;S20、模型选择:选择卷积神经网络与循环神经网络作为融合模型基础,并在计算后通过集成学习方法将模型结果融合;S30、特征提取:利用融合模型,对数据进行特征提取和选择,以确定对于建模任务最为关键的特征;S40、模型评估与优化:通过交叉验证技术对模型进行评估。选择卷积神经网络和循环神经网络作为融合模型基础,并通过集成学习方法将模型结果融合,充分利用空间和时间特征提取方面的优势,而提高建模的综合性能。
技术关键词
集成学习方法
卷积神经网络融合
表达式
实时监测数据
训练集数据
参数
数控设备
基础
综合性
复杂度
工件
刀具
传感器
标签
编码
强度
速度
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