基于两阶段随机森林的螺丝锁附结果判别研究

发布时间：2023-04-02 00:08

　　螺丝锁附结果的判断是智能螺丝机的核心要点。为更好地判别螺丝锁附结果,针对螺丝锁附数据不等长、类别不平衡的特点以及相似锁附类别易发生误判的问题,将随机森林分两阶段对螺丝锁附数据建立判别模型。第一阶段,根据原始数据的物理特性构造特征,对数据欠采样并使用随机森林算法进行特征筛选。第二阶段,首先以各物理特性的概率主成分分析方差作为特征进行聚类,将相似类别归在同簇中;然后对各簇分别使用随机森林算法建立分类模型。最终以先确定数据所属簇,再由簇内分类器分类的方式对螺丝锁附结果进行判别。实验结果显示,与传统螺丝锁附判别方法及经典机器学习分类算法对比,本文模型具有更优的精确度、召回率、F值。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 预备理论
    1.1 随机森林
    1.2 概率主成分分析
2 智能螺丝机锁附结果判别模型
    2.1 模型第一阶段
    2.2 模型第二阶段
3 实验结果与分析
    3.1 模型评估标准
    3.2 第一阶段实验
        3.2.1 数据处理
        3.2.2 特征筛选
    3.3 第二阶段实验
    3.4 螺丝锁附结果判别模型实验
4 结束语



本文编号：3778130