| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 字母注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 刀具磨损状态监测概述 | 第12-13页 |
| 1.3 刀具磨损监测研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 信号采集 | 第13-15页 |
| 1.3.2 特征提取 | 第15-16页 |
| 1.3.3 特征选择 | 第16页 |
| 1.3.4 模式识别 | 第16-18页 |
| 1.4 课题的提出及研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 集成学习模型研究 | 第20-28页 |
| 2.1 集成学习概述 | 第20页 |
| 2.2 集成学习原理 | 第20-23页 |
| 2.2.1 集成学习分类 | 第21页 |
| 2.2.2 基分类器的选择原则 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基分类器的整合方式 | 第22-23页 |
| 2.3 基分类器介绍 | 第23-27页 |
| 2.3.1 支持向量机 | 第23-25页 |
| 2.3.2 隐马尔科夫模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 径向基神经网络 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 刀具磨损状态监测系统 | 第28-38页 |
| 3.1 刀具磨损监测系统结构 | 第28页 |
| 3.2 信号采集和预处理 | 第28-29页 |
| 3.3 特征提取 | 第29-33页 |
| 3.4 特征选择 | 第33-36页 |
| 3.5 异态集成学习模型的构建 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于异态集成学习模型的刀具状态识别 | 第38-54页 |
| 4.1 切削实验 | 第38-45页 |
| 4.1.1 实验材料及性能 | 第38-39页 |
| 4.1.2 切削实验设置 | 第39-41页 |
| 4.1.3 刀具选取以及切削参数的选择 | 第41-43页 |
| 4.1.4 刀具磨损形态以及磨损状态的判定 | 第43-45页 |
| 4.2 数据准备 | 第45-48页 |
| 4.2.1 铣削数据 | 第45-47页 |
| 4.2.2 钻削数据 | 第47-48页 |
| 4.3 铣削刀具状态监测结果分析 | 第48-50页 |
| 4.3.1 单分类器与异态stacking分类效果对比 | 第48-49页 |
| 4.3.2 异态集成stacking与majority voting策略效果对比 | 第49-50页 |
| 4.3.3 异态与同态集成分类效果对比 | 第50页 |
| 4.4 钻削刀具状态监测结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 单分类器与异态集成学习stacking分类对比 | 第50-51页 |
| 4.4.2 异态集成stacking与majority voting策略效果对比 | 第51-52页 |
| 4.4.3 异态与同态集成分类效果对比 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
