【摘 要】
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研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列
【机 构】
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杭州电子科技大学管理学院,北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LY13G010006);杭州电子科技大学人文社科研究基金(KYF035616001);杭州电子科技大学翻转课堂改革项目(GK168800299098-027)
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研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检测特征,包括最大侧向加工力、侧向加工力值峰间距以及侧向加工力的方差,以对纳米加工过程的状态进行分类。构造具有(高斯)径向基核函数(RBF内核)的定向非循环图支持向量机(DAGSVM)以识别尖端状态。使用多元SVM分类机,将加工过程和刀尖磨损分为初始磨损、过渡区域磨损以及尖端失效(破
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