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在分析金属板材数控渐进成形特点的基础上,指出现行等高线运动成形方式存在的问题,提出了一种基于螺旋运动的数控渐进成形方式和基于STL数据模型的螺旋线成形加工轨迹的生成算法。利用顶点偏置方法生成STL模型的等距模型,采用一系列水平面和与Z轴平行的平面分别切割该等距模型,求出其交线的交点,并将其连接成螺旋线成形加工轨迹。算法应用实例表明,该算法能够生成无干涉的螺旋线成形加工轨迹。
支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高。本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习。实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度。

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