[发明专利]基于抽样法比较样本数量对切削力机器模型性能影响方法在审
| 申请号： | 201810945459.7 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109325258A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 李香飞;高秀玲;朱传琪;田玮;傅兴;孟献昊 | 申请（专利权）人： | 天津职业技术师范大学;天津科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 刘玲 |
| 地址： | 300222 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于抽样法比较样本数量对切削力机器模型性能影响的方法，其包括如下步骤：1)获取用于抽样的切削力数据总样本；2)确定抽样样本数量；3)确定抽样次数；4)基于重抽样法机器学习模型的建立；5)所有样本和抽样完成；6)收集所有模型预测性能数据；7)分析样本数量对预测性能的影响。本方法分析了样本数量对切削力机器学习模型性能的影响，能够为获取切削力样本时的实验设计提供指导，降低实验成本，提高切削力模型的可用性。同时可为建立非参数化模型所需样本数量提供帮助，分析当前切削力样本数量能否满足所选机器学习模型要求的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 切削力 机器学习模型 机器模型 性能影响 抽样 抽样法 非参数化模型 切削力模型 可用性 抽样样本 方法分析 模型预测 实验成本 实验设计 性能数据 预测性能 重抽样 总样本 分析 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于抽样法比较样本数量对切削力机器模型性能影响的方法，其特征在于，包括如下步骤：1).获取用于抽样的切削力数据总样本：所述切削力数据包括切削速度数据、进给速度数据、背吃刀量数据、切削力数据，其中切削速度数据、进给速度数据、背吃刀量数据为输入数据，切削力数据为输出数据，通过切削力实验获取20～40组样本作为切削力数据总样本；2).确定抽样样本数量：确定10个到24个样本作为抽样样本，即i为10～24；3).确定抽样次数：抽样次数B确定为80～120个；4).基于重抽样法机器学习模型的建立：基于Bootstrap方法，经过重抽样得到与步骤2)中抽样样本相同数量下的第n个Bootstrap样本后，1
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