10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.02.007
基于TensorFlow的数控机床故障诊断系统可行性分析
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.
数控机床、TensorFlow、机器学习、故障诊断
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2018-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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