《制造技术与机床》8月预录用&网络首发
基于贝叶斯网络的加工变形不确定性分析及度量姜一豪郭悦孙兆泽李晓月15基于SA-IPSO的机械臂轨迹规划及仿真张红瑞戈海龙李锦成巍李文龙16改进NSGA-III的高维多目标柔性作业车间低碳调度方法研究陈锐陈勇王宸宫爱红胡明茂龚青山17数控机床多维度多层级数字孪生建模方法及应用张雷何佳豪...
深度报告:ChatGPT引发的大模型时代变革!
简而言之,以往的数学理论表明,随着参数增多、模型增大,过拟合导致模型的误差会先下降后上升,这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展,研究者发现如果继续不设上限的增大模型,模型误差会在升高后第二次降低,并且误差下降会随着模型的不断增大而降低,通俗而言模型越...
人工智能行业深度报告:ChatGPT引发的大模型时代变革_腾讯新闻
简而言之,以往的数学理论表明,随着参数增多、模型增大,过拟合导致模型的误差会先下降后上升,这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展,研究者发现如果继续不设上限的增大模型,模型误差会在升高后第二次降低,并且误差下降会随着模型的不断增大而降低,通俗而言模型越...
人工智能行业深度报告:ChatGPT引发的大模型时代变革
简而言之,以往的数学理论表明,随着参数增多、模型增大,过拟合导致模型的误差会先下降后上升,这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展,研究者发现如果继续不设上限的增大模型,模型误差会在升高后第二次降低,并且误差下降会随着模型的不断增大而降低,通俗而言模型越...
【高影响力论文】基于Bagging集成高斯过程回归模型的刀具寿命预测
提出了一种集成高斯过程回归(Gaussianprocessregression,GPR)模型的预测方法,首先将信号进行时域和频域分析,提取信号时频域特征,再结合距离相关系数(distancecorrelation,DC)进行特征筛选;为了提高模型的预测精度,采用Bagging算法对多个基学习器进行GPR集成,最大限度地降低噪声信号的影响;最后根据贝叶斯后验概率计算得到各...
物流设备可靠性研究与探讨 - 制造行业 - 世界经理人网站
余璐等[26]提出基于机器学习的景象匹配可靠性分析及量测误差建模方法,选取支持向量机模型SVM匹配特征指标以及误差参数预(www.e993.com)2024年9月7日。总体而言,通过设备反馈的信息、信号以及使用机器学习模型来进行预估,可以减少人为划分各个因素之间的影响因子,但是在设备可靠性领域的研究多采用较老的机器学习模型。随着设备的自动化、网络化、智能...
智能制造的核心技术之数字孪生
这些模型能够计算材料去除率和毛边的厚度变化,以及预测道具破坏的情况。除了优化道具加工过程中的切屑力外,还可以模拟道具的稳定性,允许对加工过程进行优化。此外,模型还预测了表面粗糙度和热误差。机床数字孪生体能把这些模型和测量数据实时连接起来,为控制机床的操作提供辅助决策。机床的监控系统部署在本地系统中,同时将...
硕士研究生入学考试、复试、同等学力加试科目考试大纲
系统误差的传播第三章平差数学模型与最小二乘原理测量平差的函数模型,函数模型的线性化,测量平差的数学模型,参数估计与最小二乘原理第四章条件平差条件平差原理,条件数的确定,条件方程列立,法方程的组成与解算,精度评定第五章附有参数的条件平差附有参数的条件平差原理,参数方程、条件方程列立,法方程的组成...