二分類
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
二分類的實(shí)例教程
焊縫等級(jí)分類及無(wú)損檢測(cè)要求
焊縫應(yīng)根據(jù)結(jié)構(gòu)的重要性、荷載特性、焊縫形式、工作環(huán)境以及應(yīng)力狀態(tài)等情況，按下述原則分別選用不同的質(zhì)量等級(jí)，
1. 在需要進(jìn)行疲勞計(jì)算的構(gòu)件中，凡對(duì)接焊縫均應(yīng)焊透，其質(zhì)量等級(jí)為
1) 作用力垂直于焊縫長(zhǎng)度方向的橫向?qū)雍缚p或T形對(duì)接與角接組合焊縫，受拉時(shí)應(yīng)為一級(jí)，受壓時(shí)應(yīng)為二級(jí)；
2）作用力平行于焊縫長(zhǎng)度方向的縱向?qū)雍缚p應(yīng)為二級(jí)。
2 .不需要計(jì)算疲勞的構(gòu)件中，凡要求與母材等強(qiáng)的對(duì)接焊縫應(yīng)予焊透，其質(zhì)量等級(jí)當(dāng)受拉時(shí)應(yīng)不低于二級(jí)，受壓時(shí)宜為二級(jí)
3 .重級(jí)工作制和起重量Q≥50t吊車梁的腹板與L冀緣之間以及吊車析架上弦桿與節(jié)點(diǎn)板之間的T形接頭焊縫均要求焊透．焊縫形式一般為對(duì)接與角接的組合焊縫，其質(zhì)量等級(jí)不應(yīng)低于二級(jí)
4 .不要求焊透的’I'形接頭采用的角焊縫或部分焊透的對(duì)接與角接組合焊縫，以及搭接連接采用的角焊縫，其質(zhì)量等級(jí)為：
1)對(duì)直接承受動(dòng)力荷載且需要驗(yàn)算疲勞的結(jié)構(gòu)和吊車起重量等于或大于50t的中級(jí)工作制吊車梁，焊縫的外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)符合二級(jí) ；
2) 對(duì)其他結(jié)構(gòu)，焊縫的外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)可為二級(jí)。
外觀檢查一般用目測(cè)，裂紋的檢查應(yīng)輔以5 倍放大鏡并在合適的光照條件下進(jìn)行，必要時(shí)可采用磁粉探傷或滲透探傷，尺寸的測(cè)量應(yīng)用量具、卡規(guī)。
展開(kāi) 焊縫等級(jí)分類及無(wú)損檢測(cè)要求
焊縫應(yīng)根據(jù)結(jié)構(gòu)的重要性、荷載特性、焊縫形式、工作環(huán)境以及應(yīng)力狀態(tài)等情況，按下述原則分別選用不同的質(zhì)量等級(jí)，
1. 在需要進(jìn)行疲勞計(jì)算的構(gòu)件中，凡對(duì)接焊縫均應(yīng)焊透，其質(zhì)量等級(jí)為
1) 作用力垂直于焊縫長(zhǎng)度方向的橫向?qū)雍缚p或T形對(duì)接與角接組合焊縫，受拉時(shí)應(yīng)為一級(jí)，受壓時(shí)應(yīng)為二級(jí)；
2）作用力平行于焊縫長(zhǎng)度方向的縱向?qū)雍缚p應(yīng)為二級(jí)。
2. 不需要計(jì)算疲勞的構(gòu)件中，凡要求與母材等強(qiáng)的對(duì)接焊縫應(yīng)予焊透，其質(zhì)量等級(jí)當(dāng)受拉時(shí)應(yīng)不低于二級(jí)，受壓時(shí)宜為二級(jí)
3. 重級(jí)工作制和起重量Q≥50t吊車梁的腹板與L冀緣之間以及吊車析架上弦桿與節(jié)點(diǎn)板之間的T形接頭焊縫均要求焊透．焊縫形式一般為對(duì)接與角接的組合焊縫，其質(zhì)量等級(jí)不應(yīng)低于二級(jí)
4. 不要求焊透的’I'形接頭采用的角焊縫或部分焊透的對(duì)接與角接組合焊縫，以及搭接連接采用的角焊縫，其質(zhì)量等級(jí)為：
1)對(duì)直接承受動(dòng)力荷載且需要驗(yàn)算疲勞的結(jié)構(gòu)和吊車起重量等于或大于50t的中級(jí)工作制吊車梁，焊縫的外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)符合二級(jí) ；
2) 對(duì)其他結(jié)構(gòu)，焊縫的外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)可為二級(jí)。
外觀檢查一般用目測(cè)，裂紋的檢查應(yīng)輔以5 倍放大鏡并在合適的光照條件下進(jìn)行，必要時(shí)可采用磁粉探傷或滲透探傷，尺寸的測(cè)量應(yīng)用量具、卡規(guī)。
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人工智能領(lǐng)域高水平會(huì)議及熱點(diǎn)技術(shù)匯總
源自：奇科技探索
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2022年11月24日-28日 線上直播
一、大數(shù)據(jù)概述
1.大數(shù)據(jù)及特點(diǎn)分析
2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)
3.大數(shù)據(jù)計(jì)算模式
4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop
1.Hadoop項(xiàng)目結(jié)構(gòu)
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS
1.HDFS體系結(jié)構(gòu)
2.HDFS存儲(chǔ)
3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫(xiě)過(guò)程
四、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase
1.HBase訪問(wèn)接口
2.HBase數(shù)據(jù)類型
3.HBase實(shí)現(xiàn)原理
4.HBase運(yùn)行機(jī)制
5.HBase應(yīng)用
五、MapReduce
1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)
2.MapReduce工作流程
3.資源管理調(diào)度框架YARN
4.MapReduce應(yīng)用
六、Spark
1.Spark生態(tài)與運(yùn)行架構(gòu)
2.Spark SQL
3.Spark部署與應(yīng)用方式
七、IPython Notebook運(yùn)行Python Spark程序 1.Anaconda
2.IPython Notebook使用Spark
3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運(yùn)行
八、Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境
1.Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境部署配置
2.Spark數(shù)據(jù)分析庫(kù)MLlib的開(kāi)發(fā)部署
九、Python Spark決策樹(shù)二分類與多分類
1.決策樹(shù)原理
2.大數(shù)據(jù)問(wèn)題
3.決策樹(shù)二分類
展開(kāi) 大數(shù)據(jù)知識(shí)點(diǎn)：
一、大數(shù)據(jù)概述：1.大數(shù)據(jù)及特點(diǎn)分析；2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)；3.大數(shù)據(jù)計(jì)算模式；4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop：1.Hadoop項(xiàng)目結(jié)構(gòu)；2.Hadoop安裝與使用；3.Hadoop集群的部署與使用；4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS ：1.HDFS體系結(jié)構(gòu)；2.HDFS存儲(chǔ)；3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫(xiě)過(guò)程
四、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase ：1.HBase訪問(wèn)接口；2.HBase數(shù)據(jù)類型；3.HBase實(shí)現(xiàn)原理；4.HBase運(yùn)行機(jī)制；5.HBase應(yīng)用
五、MapReduce ：1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)；2.MapReduce工作流程；3.資源管理調(diào)度框架YARN ；4.MapReduce應(yīng)用
六、Spark ：1.Spark生態(tài)與運(yùn)行架構(gòu)；2.Spark SQL；3.Spark部署與應(yīng)用方式
七、IPython Notebook運(yùn)行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運(yùn)行
八、Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 ：1.Python Spark集成開(kāi)發(fā)環(huán)境部署配置；2.Spark數(shù)據(jù)分析庫(kù)MLlib的開(kāi)發(fā)部署
九、Python Spark決策樹(shù)二分類與多分類 ：1.決策樹(shù)原理；2.大數(shù)據(jù)問(wèn)題；3.決策樹(shù)二分類；4.決策樹(shù)多分類
十、Python Spark支持向量機(jī) ：1.支持向量機(jī)SVM 原理與算法；2.Python Spark SVM程序設(shè)計(jì)
十一、Python Spark 貝葉斯模型 ：1.樸素貝葉斯模型原理；2.Python Spark貝葉斯模型程序設(shè)計(jì)
十二、Python Spark邏輯回歸 ：1.邏輯回歸原理；2.Python Spark邏輯回歸程序設(shè)計(jì)
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</p><p><strong>二、鋁合金分類體系與核心特點(diǎn)</strong></p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202604/387efedf2e2178cdb545539eee04d23e.png" width="746"> </p><p> 國(guó)際上通用的1-8系分類法
我們的任務(wù)是利用AI建模完成一個(gè)二分類的預(yù)測(cè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)60%的SKIP率。
以往在完成對(duì)應(yīng)制程后，需要100%對(duì)模組進(jìn)行Aging測(cè)試，而現(xiàn)在通過(guò)AI預(yù)測(cè)Aging結(jié)果，對(duì)于合格樣本可直接跳過(guò)該環(huán)節(jié)，對(duì)于有問(wèn)題的樣本則進(jìn)行正常Aging測(cè)試。
我們的任務(wù)是利用AI建模完成一個(gè)二分類的預(yù)測(cè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)60%的SKIP率。
以往在完成對(duì)應(yīng)制程后，需要100%對(duì)模組進(jìn)行Aging測(cè)試，而現(xiàn)在通過(guò)AI預(yù)測(cè)Aging結(jié)果，對(duì)于合格樣本可直接跳過(guò)該環(huán)節(jié)，對(duì)于有問(wèn)題的樣本則進(jìn)行正常Aging測(cè)試。
理論加案例，一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)分析中的分類建模11個(gè)月前
前面這些例子大多是二分類，即只有兩個(gè)標(biāo)簽，更細(xì)的還有多分類。
比如電子郵件分為正常郵件、廣告郵件、垃圾郵件或釣魚(yú)郵件。貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，分類為高風(fēng)險(xiǎn)中風(fēng)險(xiǎn)低風(fēng)險(xiǎn)。工廠的質(zhì)量控制，分類為一級(jí)品、二級(jí)品以及廢品。
二、分類算法
分類算法的核心邏輯是找到數(shù)據(jù)中特征與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是找到一個(gè)“函數(shù)”，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征，準(zhǔn)確地判斷數(shù)據(jù)所屬的類別。
二、載荷分類
設(shè)備所受全部載荷重量如下：（1）殼體負(fù)壓 8000Pa
（2）灰斗積灰G1=30t
（3）本體G2=300/6=50t
Sigmoid函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：
這個(gè)函數(shù)在二分類問(wèn)題中常用作輸出層的激活函數(shù)。
2.tanh函數(shù)：它也接受一個(gè)實(shí)數(shù)值作為輸入，并將輸出壓縮到-1和1之間。tanh函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：
這個(gè)函數(shù)的形狀類似于Sigmoid，但是輸出值的范圍是-1到1，這使得它在某些情況下比Sigmoid函數(shù)更受歡迎。
3.ReLU函數(shù)：ReLU代表修正線性單元。
預(yù)測(cè)效果
使用教程
1 基本介紹
1.MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM-Attention數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，運(yùn)行環(huán)境Matlab2021b及以上；
2.基于鯨魚(yú)優(yōu)化算法（WOA）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)程序；
3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。
1.決策樹(shù)原理
2.大數(shù)據(jù)問(wèn)題
3.決策樹(shù)二分類
4.決策樹(shù)多分類
1.搜集數(shù)據(jù)
2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：導(dǎo)入并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)、提取特征字段、提取標(biāo)簽
3.
二、噪聲的分類與產(chǎn)生的原因
1.滾動(dòng)軸承的固有噪聲
假如軸承的各種控制尺寸均為理想尺寸（即內(nèi)、外滾道和滾動(dòng)體均為圓，有游隙）并且不存在任何誤差，當(dāng)軸承旋轉(zhuǎn)時(shí)也會(huì)產(chǎn)生固有噪聲，對(duì)滾動(dòng)軸承而言這是其本身固有的一種噪聲，是不可避免的。
這種噪聲是由于軸承旋轉(zhuǎn)而發(fā)生的一種平穩(wěn)、連續(xù)的噪聲，它是一個(gè)基本噪聲。該噪聲是由彈性套圈彎曲的固有振動(dòng)引起的。這種振動(dòng)在徑向和軸向方向上都存在。
二、運(yùn)行圖分類
按使用范圍
（1）鐵路內(nèi)部使用的列車運(yùn)行圖。它是鐵路組織運(yùn)輸生產(chǎn)的依據(jù)，是實(shí)現(xiàn)“按圖行車”的技術(shù)組織措施，是確保鐵路運(yùn)輸產(chǎn)品質(zhì)量的基礎(chǔ)。在我國(guó)，通常以圖形的列車運(yùn)行圖形式提供使用。
（2）社會(huì)使用的列車運(yùn)行圖。它對(duì)鐵路來(lái)說(shuō)是鐵路運(yùn)輸產(chǎn)品的供銷計(jì)劃，而對(duì)社會(huì)用戶來(lái)說(shuō)，則是旅客安排旅行計(jì)劃、貨主安排貨物銷售計(jì)劃的依據(jù)。
