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一种新的方法检测在加工的侵蚀面的大小，因此选择合适的加工参数的基础上对电压和电流信号中的差距的监测。有条件的平均估计的电压和电流信号的属性建模，也归纳机器学习[27，28]已经被提出。在进一步研究中，被指定信号的基于属性的描述两个类和机器学习模式，大大简化。本文提出的结果

一种新的方法来检测在加工过程中的侵蚀表面大小，因此选择 appropri-吃加工参数基于监测的电压和电流信号的差距。模型基础的电压和电流信号条件的平均估计和也的感应机器学习 [27、 28] 已提交的属性。在进一步研究中产生的机器学习模型大大简化与两个类指定了信号的基于属性的说明。此白皮书介绍了结果

对查出腐蚀的表面大小的一种新方法在用机器制造的和因而选择的适当的用机器制造的参量期间根据电压和当前信号的监视在空白。 根据的塑造 属性 电压 并且 当前 信号 由有条件 平均 估计物 并且 也 由 (27， 28)已经提出了引人机器学习。 在更加进一步 研究 基于归因于的 描述 信号选定了与二类，并且发生的机器学习模型猛烈地被简化了。 结果在本文被提出

一种新的处理方法,以侦查的侵蚀表面面积在加工和因此选择牋牋牋牋牋牋b.-吃加工参数是根据监测的电流和电压信号的差距。 模型根据属性的电压和电流信号有条件的平均准确度和也由感应式机器学习[27,28]已经提出。

一种新的方法来检测在加工过程中的侵蚀表面大小，因此选择 appropri-吃加工参数基于监测的电压和电流信号的差距。模型基础的电压和电流信号条件的平均估计和也的感应机器学习 [27、 28] 已提交的属性。在进一步研究中产生的机器学习模型大大简化与两个类指定了信号的基于属性的说明。此白皮书介绍了结果