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归纳机器学习已经被应用到各项任务，在加工技术：磨削过程中的识别[13]，加工技术的定性评估[14]，在加工过程[3,8]决策，在刀具破损检测铣削过程[4]，在转弯过程中获得的在线加工技术[2]，并分类放电电火花加工[25]。在本文中，该方法被用来阐??明如何保持加工参数设置的差距，以获得适当的电流信息

感应机器学习已经应用到加工技术中的各项任务： 鉴定磨削加工 [13]，加工技术 [14]，在加工过程 [3、 8]，决策的定性评估刀具破损检测 [4]，铣削过程中的车削加工 [2] 与分类 [25] 电火花放电期间获取在线加工技能。在本文中，方法使用教父的信息如何保持加工的参数设置，以获得相应的电流的差距

引人机器学习在用机器制造的技术已经被申请了于各种各样的任务： 研的过程(13的)证明，对用机器制造的技术(14的)定性评估，政策制定在用机器制造的过程(3， 8中)，工具破损侦查在碾碎的过程(4中)，获取 在网上 用机器制造 技能在期间 转动的放电的过程(2)和分类在EDM (25)。 在这中 纸， 方法 是 使用 引伸 信息关于怎样维护用机器制造的参量设置获得适当的潮流在空白

感应式机器学习已经被应用于各种任务在机械加工技术:身份查验进程的研磨[13],加工技術的质量评估[14],决策在机械加工程序[3,8],工具-破损检测在磨进程[4],获取在线加工技能在谈到进程[2],和分类的排放在EDM[25]。

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