《表3 神经网络、SVM、HMM模型对比》

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《切削加工颤振智能监控技术》

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HMM模型与以上两种模型不同，它根据类别的相似性进行建模。对于切削加工颤振来说，它需要根据加工采集的动态序列建立一个描述加工状态的模型，然后根据新的序列，通过训练好的HMM模型，计算属于各个类别的概率，从而判断所属的加工状态。HMM建模能力强，具有很强的泛化能力，推广性较好。但使用HMM模型进行模式识别，在模型训练的过程中，需要大量的样本，才能训练出更高精度的模型，导致HMM模型学习效率较低。同时，HMM模型对于相近的两种状态分类能力不强，会出现错分现象。神经网络、SVM和HMM模型详细的对比如表3所示。