13、通过学习的特征生成在增材制造中的应用

通过学习的特征生成在增材制造中的应用

1. 监督和非监督特征学习

在增材制造中，特征学习扮演着至关重要的角色。特征学习是指从原始数据中自动学习生成有助于机器学习任务的代表性特征（或表示）。这些特征可以显著提高数据驱动模型的性能和泛化能力。根据是否有标签数据，特征学习可以分为监督学习和非监督学习。

1.1 监督特征学习

监督特征学习依赖于有标签的数据，通过这些标签来指导模型学习特征。在增材制造中，监督学习的一个典型应用是使用卷积神经网络（CNN）从熔池图像中提取特征。CNN可以自动学习图像中的复杂模式，例如熔池的形状、大小和动态变化，从而帮助预测熔池的质量或检测异常。

具体操作步骤

1. 收集熔池图像数据集，确保每张图像都有对应的标签（例如，正常或异常）。
2. 对图像进行预处理，包括裁剪、调整大小、去噪等。
3. 使用卷积神经网络对图像进行特征提取，训练模型以最大化分类准确率。
4. 评估模型性能，通过交叉验证等方法优化模型参数。

1.2 非监督特征学习

非监督特征学习则不需要标签数据，通过模型自身来发现数据中的潜在结构。在增材制造中，非监督学习的一个重要应用是使用自编码器（AE）生成熔池的稀疏表示。自编码器通过学习输入数据的压缩表示，可以有效减少高维输入空间，同时保留关键特征。

具体操作步骤

1. 收集未标注的熔池图像数据集。
2. 对图像进行预处理，包括裁剪、调整大小、去噪等。
3. 使用自编码器对图像进行编码和解码，训练模