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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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摩托车前、后减振器装配线是通过电气、液压、机械及它们的组合方式，在国内首次实现了摩减装配过程半自动化，并且采用多台分机完成相应工序的装夹和装配，两条装配线都由日本产Ｃ６０Ｐ可编程控制器控制；该装配线不仅提高了产品品质和生产效率而且减轻了工人劳动强度及减少操作工人。 相似文献