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摘要:
为了实现智能制造,在运行机器学习算法的过程中,需要对运算环境、运算能力和程序算法做出优化,以面对日渐增长的数据量和处理压力.将具备自学习能力的算法从传统的.Net平台迁移至针对机器学习优化设计的TensorFlow平台,证实该平台有能力承担故障诊断的计算,并验证了该平台在面对大量数据时可以提供更可靠的处理能力和更优秀的弹性计算能力,证明了以TensorFlow为基础开发数控机床故障诊断系统的可行性.
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文献信息
篇名 基于TensorFlow的数控机床故障诊断系统可行性分析
来源期刊 机电一体化 学科
关键词 数控机床 TensorFlow 机器学习 故障诊断
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 应用·交流
研究方向 页码范围 36-41
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.02.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈斌 同济大学中德学院 117 859 16.0 24.0
2 沈佳豪 同济大学中德学院 2 5 2.0 2.0
传播情况
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
数控机床
TensorFlow
机器学习
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机电一体化
月刊
1007-080X
31-1714/TM
大16开
上海市长乐路746号
4-565
1995
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
13
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