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机器判断的关键是判断依据的确定,这提出了很高的人员要求。当有足够样本时,通过对样本特征集的大数据统计分析,可快速准确的提取判断依据,使机器判断更加精确可靠。
前期取样,搭建样本库
多类传感器支持、超灵敏采样
耳机测听、异音感受更明显
人工分级、快捷键绑定异常类型
一键存储、快速搭建样本库
特征库学习
信号处理算法与机器学习算法排列组合选择
自动特征提取、优选,输出*算法
产品打分分级,质量管控更精细
散点图、统计图直观展现分析结果
自动生成测试样本库,学习、验证更高效
ACE6203型机器学习系统结合机器学习算法,对样本数据的多种特性进行自动分级筛选,查找出*的特征判断集。
产品性能并非非黑即白,而是成线性分布;合格线附近的产品,判断为合格或不合格具有*的随机性。系统对每个测试件给出从0~100的评分,优劣好坏更清晰明了;并可通过设置合格线,灵活调整产品质量控制线