基于改进鹈鹕算法的刀具磨损状态识别方法和装置

本申请涉及一种基于改进鹈鹕算法的刀具磨损状态识别方法和装置。通过通过结合MSCNN和BiLSTM网络，模型能够有效捕捉机床刀具磨损状态数据的时空特征，注意力机制的引入进一步增强了模型对关键信息的关注度，提升了识别的精度和稳定性。同时，引入IPOA算法用于优化模型的多尺度卷积神经网络的参数，结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略，在寻优精度和收敛速度上具有一定的提升。