研究目的
基于生成对抗网络为CNC激光雕刻机设计、训练并部署智能控制系统，以缩短制造流程时间。
研究成果
基于深度生成模型开发的激光雕刻机智能控制系统，通过类人操作方式生成控制指令，成功缩短了制造时间。该系统展示了GAN和RNN技术在优化数控机床操作方面的潜力。
研究不足
主要挑战在于缺乏特定雕刻任务的标注训练数据集，需要采用无监督学习技术。此外，数控机床的序列化特性带来了优化难题。
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[IEEE 2019年国际俄罗斯自动化会议 - 俄罗斯索契 (2019.9.8-2019.9.14)] 2019年国际俄罗斯自动化会议(RusAutoCon) - 基于强化对抗学习的激光雕刻机控制系统
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[IEEE 2019年国际俄罗斯自动化会议 - 俄罗斯索契 (2019.9.8-2019.9.14)] 2019年国际俄罗斯自动化会议(RusAutoCon) - 基于强化对抗学习的激光雕刻机控制系统
DOI：10.1109/rusautocon.2019.8867762
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
近年来，深度神经网络在解决图像处理与分析相关问题方面展现出高效性。生成对抗神经网络的最新研究为解决图像风格迁移、跨域适应以及为目标概率分布生成新数据等问题开辟了广阔前景。生成网络实现复杂且弱形式化转换的能力，使得基于生成对抗技术的信息系统能够以类似人类创造性思维的方式解决机器学习问题。本文展示了一项基于生成对抗网络的数控激光雕刻机智能控制系统设计、训练与部署的实验研究成果。由于训练深度模型需要大量数据，因此本实验研究的主要挑战之一是缺乏标注训练数据集。所提出的基于深度生成模型的激光雕刻机控制系统能够缩短制造流程时间。
作者：
Evgeny Nikolaev
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