高档数控机床故障样本获取方法与建库技术研究

高档数控机床是现代制造业中的关键生产设备,设备运行状态的稳定性和可靠性直接影响着其加工精度和加工效率,也在一定程度上影响着产品的质量。随着制造业市场的建立和完善以及高档数控机床加工精度的提高,对产品的质量提出更高的要求。通过实验验证,设备故障样本获取及建库的相关试验技术研究,能够显著提高数控机床的可靠性和加工精度,促进高质量的产品产出。

穿刺针及穿刺方法对样本获取量影响的实验研究

目的探讨不同型号的穿刺针和不同穿刺方法对穿刺样本量的影响。方法3种不同型号的穿刺针（19G、22G、25c），分别采用无负压、10ml负压、20ml负压和慢提法（slow．pull）这四种不同的穿刺方法，对离体猪肝进行穿刺（每块猪肝上采用1种穿刺方法），同一穿刺方法下每种型号的穿刺针各取6份样本，病理切片行获取样本评分。结果样本平均分19G穿刺针为（5．71±0．69）分，22G穿刺针为（4．63±1．24）分，25G穿刺针为（3．79±1．84）分；无负压法为（4．72±1．53）分，10m1负压法为（4．56±1．46）分，20ml负压法为（4．72±1．50）分，慢提法为（4．83±1．76）分。多因素方差分析显示，不同型号的穿刺针对穿刺样本获取量有影响（F=12．00，P〈0．001），且19G穿刺针最优，22G穿刺针次之，25G穿刺针样本获取量最少；而穿刺方法对穿刺样本量未发现明显影响（F=0．128，P=0．943）。穿刺针和穿刺方法组合分析显示，无论采用何种方法穿刺针越粗穿刺样本量越好，19G穿刺针使用无负压吸引样本获取量最好，22G穿刺针使用20m1负压吸引样本量获取最好，25G穿刺针使用慢提法样本获取量最好。结论临床上应根据不同的穿刺针选择不同的穿刺方法。19G穿刺针获取样本量能力好，在条件允许的情况下应尽量选择19G穿刺针，并选择无负压穿刺方法；而22G穿刺针建议使用20ml负压吸引，25G穿刺针建议使用慢提法。

基于集成学习的电子商务平台新用户重复购买行为预测

对电子商务平台新用户重复购买行为进行预测有助于商户开展精准营销。现有单一方法在预测准确性方面还有待提升,文中提出一种基于集成学习的预测模型以进一步提升新用户重复购买行为的预测准确率。引入"分段下采样"以获得新用户重复购买和未重复购买的平衡样本;从用户、商户及用户与商户交互三方面构建新用户购买行为特征;依据集成学习思想Stacking融合RandomForest,XGBoost和LightGBM对新用户重复购买行为进行预测。实验结果表明,Stacking融合模型准确率和AUC值比单一模型平均提升了0.4%~2%,使用"分段下采样"样本平衡算法AUC值提升0.1%左右。

基于偏移阴影分析的高分辨率可见光影像建筑物自动提取

为了提高建筑物提取的自动化程度和精度,提出了一种以分割-分类-优化为主线、利用偏移阴影分析的建筑物全自动提取方法。首先,采用面向对象的多尺度分割方法进行影像初分割;然后,结合支持向量机(SVM)分类,将分割结果分为阴影、植被、建筑物、裸地四大类并提取初始结果;最后,利用相交边界阴影比率准确地验证了建筑物的存在,剔除了无阴影的非建筑物干扰,获取了最终结果。大量的实验结果验证了该方法的有效性,自动化程度得到明显提高。该方法完整度达到85%以上,正确率和综合分数F1均达到90%以上,且仅需要可见光波段影像数据,适用范围广。