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《基于深度迁移学习的铣刀磨损量预测研究》
一、引言
随着制造业的快速发展，铣刀作为重要的加工工具，其磨损问题日益突出。准确预测铣刀的磨损量对于提高生产效率、降低生产成本及保障加工质量具有重要意义。传统的铣刀磨损量预测方法大多依赖于经验模型或物理模型，这些方法在处理复杂多变的工作环境时存在一定局限性。近年来，深度迁移学习在各个领域取得了显著的成果，为此，本研究提出基于深度迁移学习的铣刀磨损量预测方法，旨在提高预测精度和适应性。
二、相关技术背景
深度迁移学习是一种将在一个任务中学习到的知识迁移到另一个相关任务中的方法。它通过共享底层网络结构及参数，实现不同任务之间的知识迁移，从而提高新任务的性能
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