Ensamble meta-aprendizaje basado en predicción robusta de astillado para el corte de obleas
Autores: Chang, Bao Rong; Tsai, Hsiu-Fen; Mo, Hsiang-Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Ensamble meta-aprendizaje basado en predicción robusta de astillado para el corte de obleas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Estudio
Parámetros de corte
Máquina
Predicción
Aprendizaje en conjunto
Ocurrencia de astillado
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
Nuestro estudio anterior utilizó análisis de importancia, bosque aleatorio y reducción de dimensionalidad de t-SNE de Barnes-Hut para analizar parámetros críticos de corte y utilizó memoria a corto y largo plazo bidireccional (BLSTM) para predecir con éxito la ocurrencia de astillado de obleas en una sola máquina de corte.
Descripción
Nuestro estudio anterior utilizó análisis de importancia, bosque aleatorio y reducción de dimensionalidad de t-SNE de Barnes-Hut para analizar parámetros críticos de corte y utilizó memoria a corto y largo plazo bidireccional (BLSTM) para predecir con éxito la ocurrencia de astillado de obleas en una sola máquina de corte.