一种基于堆叠集成的微铣颤振检测方法

本发明具体涉及一种基于堆叠集成的微铣颤振检测方法，包括：将颤振特征和表示加工状态的标签组成训练样本；将训练样本同时送入到多个基分类器中，得到相应的颤振检测基模型；将各个颤振检测基模型的输出作为输入送入到元分类器中，得到最终的颤振检测模型；对于待测试样本，将其对应的颤振特征送入颤振检测模型，得到当前待测试样本对应的加工状态。本发明采用了堆叠集成的思想，同时使用了分类和回归树、k近邻法、前馈神经网络和门控循环单元作为基分类器，并使用支持向量机作为元分类器，综合了不同基分类器的互补性以及元分类器的校正作用，从而提升了模型的特征捕捉能力和泛化能力。