Python基于机器学习的滚刀状态识别 采用CNN、LSTM、GRU、SVM、随机森林等模型实现滚刀状态识别项目源码+数据集

# 基于机器学习的滚刀状态识别 #### 介绍 基于机器学习的滚刀状态识别 采用CNN、LSTM、GRU、SVM、随机森林等模型实现滚刀状态识别 #### 数据集 走刀数据集 链接：https://pan.baidu.com/s/1_2MxxHJZjvslIPBaq0V_oQ 提取码：l607 采用了1 4 6 的走刀数据，1作为训练样本，4 6为测试样本 | 数据集 | 初期磨损 | 正常磨损 | 急剧磨损 | |---|---|---|---| | 训练集铣刀1 | 30 | 210 | 75 | | 测试集铣刀4 | 30 | 210 | 75 | | 测试集铣刀6 | 30 | 210 | 75 | #### 1DCNN 一维卷积神经网络 刀具磨损状态识别为时间序列分类问题，而一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Networks，1DCNN） 在时间序列分类问题中具有明显的优势，特别是它能够捕捉时间序列数据中的局部特征和模式。   #### 基于长短时记忆神经网络的刀具磨损状态识别 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的RNN（递归神经网络），专为解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的短期记忆问题而设计。 LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门，能够在长时间间隔内有效地保存和调用信息。 LSTM最大的优势在于其能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，这使得它非常适合于时间序列数据  #### 实验结果 1DCNN在测试集铣刀4和6的分类准确率分别为82.539%和87.619%   LSTM在测试集铣刀4和6的分类准确率分别为77.143%和90.476%