基于随机森林的智能锁螺丝机锁附判别研究

为了解决工业生产制造中的智能锁螺丝机无法准确判断螺丝锁附是否成功的问题,运用机器学习算法建立螺丝锁附判别模型;针对螺丝锁附过程中产生的时间序列数据不等长的问题,提出改进的基于随机森林的加权特征选择算法,用以提取能够描述序列性质的有效特征,并从判别准确率和运行时间2个方面与其他特征选择算法进行比较;对比这些被选择的特征在不同机器学习算法中的表现。结果表明,本文中提出的特征选择算法不仅能够提取出最优的特征组合,而且运行时间较短,计算效率较高,并且该特征组合应用于随机森林时可达到99.9%的判别准确率,能够有效判别螺丝锁附的情况。