【正文】 man and material resources.Keyword: Realtime monitoring。目前，國(guó)內(nèi)在機(jī)床加工領(lǐng)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)還沒(méi)有成熟的發(fā)展，還停留在研究階段，沒(méi)有實(shí)際的應(yīng)用。 高速刀具磨損狀態(tài)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀雖然從上個(gè)世紀(jì)四十年代初國(guó)內(nèi)外對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)就開(kāi)始了初步的探索目前，對(duì)刀具磨損的監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展并不成熟，大部分都處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，在實(shí)際生產(chǎn)領(lǐng)域中應(yīng)用并不成熟。間接測(cè)量法可以在加工的過(guò)程中進(jìn)行測(cè)量相關(guān)項(xiàng)，不需要停機(jī)進(jìn)行，因此也不會(huì)影響切削加工過(guò)程。在1992年計(jì)算學(xué)習(xí)的理論會(huì)議上介紹進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，之后便受到了廣泛的關(guān)注。(4)學(xué)習(xí)算法常常受到大量參數(shù)的控制，選擇往往是通過(guò)啟發(fā)式參數(shù)調(diào)節(jié)過(guò)程，使系統(tǒng)使用困難并且不可靠。若對(duì)任意數(shù)目的樣本都有函數(shù)能將它們打散，則函數(shù)集的VC維是無(wú)窮大，有界實(shí)函數(shù)的VC維可以通過(guò)用一定的閥值將它轉(zhuǎn)化成指示函數(shù)來(lái)定義。支持向量機(jī)優(yōu)化目標(biāo)是結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小而不是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小，因此具有優(yōu)秀的泛化能力，這也是支持向量機(jī)成為目前最常用效果最好的分類(lèi)器之一的原因。要想達(dá)到真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)最小，根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則只需要使推廣性的界中置信范圍最小。同時(shí)我們也希望能夠一個(gè)最優(yōu)平面，能夠?qū)⒉煌?lèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)以最大間隔分開(kāi)，這個(gè)最優(yōu)平面也稱(chēng)為最大間隔超平面。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)點(diǎn)距離分離超平面的遠(yuǎn)近可以表示分類(lèi)預(yù)測(cè)的確信程度，這里的遠(yuǎn)近即指函數(shù)間隔。ω表示法向量， 中的T表示轉(zhuǎn)置，b表示截距，用Y來(lái)表示類(lèi)別。而要確定這個(gè)分類(lèi)函數(shù)，那么我們就要確定分類(lèi)函數(shù)中的參數(shù)，也就是求法向量ω，截距b。在核函數(shù)給定的條件下，求解非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題的支持向量機(jī)可以直接通過(guò)求解線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題來(lái)解決。最常使用的是Matlab、C、Java等版本。MATLAB建立在向量、數(shù)組和矩陣的基礎(chǔ)上，使用方便，人機(jī)界面直觀，輸出結(jié)果可視化。這里可以是二分類(lèi)，類(lèi)標(biāo)是（1,1）或者其他任意用來(lái)表示不同的類(lèi)別的數(shù)字，要轉(zhuǎn)成double類(lèi)型。LIBSVM訓(xùn)練時(shí)可以選擇的參數(shù)包括：s svm類(lèi)型：SVM設(shè)置類(lèi)型（默認(rèn)0）0—CSVC；1–vSVC；2–一類(lèi)SVM；3—eSVR；4—vSVR。對(duì)于n個(gè)預(yù)測(cè)樣本、k類(lèi)的問(wèn)題，如果指定“b1”參數(shù)，則nxk的矩陣，每一行表示這個(gè)樣本分別屬于每一個(gè)類(lèi)別的概率；如果沒(méi)有指定“b 1”參數(shù)，則為nxk*(k1)/2的矩陣，每一行表示k(k1)/2個(gè)二分類(lèi)SVM的預(yù)測(cè)結(jié)果。本實(shí)驗(yàn)采集了200幅圖片，恐龍類(lèi)和花朵類(lèi)各100張。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，支持向量機(jī)算法也得到了迅速的發(fā)展。目前支持向量機(jī)有著幾方面的研究熱點(diǎn)：核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選擇；支持向量機(jī)從兩類(lèi)問(wèn)題向多類(lèi)問(wèn)題的推廣；更多的應(yīng)用領(lǐng)域的推廣；與目前其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法的融合；與數(shù)據(jù)預(yù)處理（樣本的重要度，屬性的重要度，特征選擇等）方面方法的結(jié)合，將數(shù)據(jù)中脫離領(lǐng)域知識(shí)的信息，即數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)融入支持向量機(jī)的算法中從而產(chǎn)生新的算法；支持向量機(jī)訓(xùn)練算法的探索。雖然大家對(duì)我研究的課題完全不了解，但在進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)的過(guò)程中碰到的一些問(wèn)題，大家總是盡可能地給予我?guī)椭?，在大家一起學(xué)習(xí)的過(guò)程中，營(yíng)造了良好和融洽的氛圍。for i=1:length(files) if files(i).isdir amp。/39。]。 f=[ImgFilePath f 39。 if (mod (n,10)==0) n endendsave tmp\ NagDataSet PosDataSet %保存二類(lèi)數(shù)據(jù)disp(39。for i=1:length(files) if files(i).isdir amp。/39。PosDataSet(n).Fea]。PosDataSet(n).Fea]。amp。SVM預(yù)測(cè)正確率:39。)。%d:%39。) [r dim]=size(TestData)。%d 39。 fprintf(fid, 39。])。 num2str(g)]。 %SVM預(yù)測(cè) system([39。 endend袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈