Use of nearest neighbors (k–nn) algorithm in tool condition identification in the case of drilling in melamine faced particleboard

The purpose of this study was to develop an automatic indirect (non-invasive) system to identify the condition of drill bits on the basis of the measurement of feed force, cutting torque, jig vibrations, acoustic emission and noise which were all generated during machining. The k-nearest neighbors algorithm classifier (k-NN) was used. All data analyses were carried out in MATLAB (MathWorks – USA) environment. It was assumed that the most simple (but sufficiently effective in practice) tool condition identification system should be able to recognize (in an automatic way) 3 different states of the tool, which were conventionally defined as “Green” (tool can still be used), “Red” (tool change is necessary) and “Yellow” (intermediate, warning state). The overall accuracy of classification was 76 % what can be considered a satisfactory result at this stage of studies

Административный восторг: крылатое слово Достоевского как средство оценки в тексте СМИ

Artykuł poświęcony jest analizie związku wyrazowego „upojenie administracyjne”, zastosowanego po raz pierwszy przez Dostojewskiego w powieści Biesy do określenia samowoli urzędników i później utrwalonego w języku. Po rozpatrzeniu przykładów użycia danej jednostki i jej odpowiedników w rosyjskich, ukraińskich i polskich tekstach medialnych autorka zauważa zmianę jej semantyki i rozszerzenie kontekstów użycia. Przeprowadzona analiza pozwala stwierdzić uniwersalność sformułowanego przez pisarza określenia o charakterze wartościującym i żywotność omawianej jednostki frazeologicznej.The given paper is dedicated to the analysis of the word combination “administrative delight”, which was firstly used by F. Dostoevsky in his novel Demons to describe the bureaucratic arbitrariness, and later on became a figure of speech. By considering the examples of the usage of the mentioned stylistic device in Russian, Ukrainian and Polish mass media, the context extension and the change of semantics were pointed out by the author of the paper. The undertaken research leads to the conclusion about the universality and the convincing factor of the viability of the figure of speech created by F. Dostoevsky.Статья посвящена анализу словосочетания «административный восторг», впервые употреблённого Ф.М. Достоевским в романе «Бесы» для обозначения чиновничьего произвола и ставшего крылатым. Рассмотрев примеры использования данной единицы и её эквивалентов в текстах российских, украинских и польских СМИ, автор отмечает изменение её семантики и расширение контекстов употребления. Проделанный анализ позволяет сделать вывод об универсальности созданного классиком образа и о жизнеспособности передающей его фразеологической единицы с яркой оценочностью

Issledovanie ispolʹzovaniâ fuzii peremennyh v processe primeneniâ metoda opornyh vektorov v diagnostic

Исследование использования фузии переменных в процессе применения метода опорных векторов в диагностике сверл во время обработки древесностружечной плиты. Целью работы было определение возможности слияния т.е. фузии переменных, определенных для диагностики режущего инструмента используемого во время сверления древесностружечной ламинированной плиты, в основе которого лежит метод опорных векторов. В результате применения данного метода удалось редуцировать набор переменных на 92,75 % к первоначальному, что позволило улучшить показатель точности классификации во время мониторинга за состоянием режущего инструмента, сократить время на тренировку системы и улучшить показатели генерализации. Проведенные исследования показали, что данный метод работает и значительно улучшает качество классификации неинвазивного метода диагностики сверл. Точность классификации составила 85,10%. Система не допускает ошибок между крайними классами. Количество ошибок между соседними классами незначительно.Badanie wykorzystania fuzji cech diagnostycznych stosowanych podczas diagnostyki stopnia zużycia wierteł w trakcie obróbki płyt wiórowych laminowanych, z wykorzystaniem algorytmu maszyny wektorów wspierających. Celem pracy było określenie możliwości zastosowania fuzji zmiennych zdefiniowanych do diagnostyki narzędzia skrawającego stosowanego w trakcie wiercenia płyt wiórowych laminowanych, w oparciu o algorytm maszyny wektorów wspierających (SVM). W wyniku zastosowania tej metody możliwe było zmniejszenie zbioru zmiennych o 92,75%, do zbioru pierwotnego, co pozwoliło na poprawę dokładności klasyfikacji podczas monitorowania stanu narzędzi skrawających, skrócenie czasu uczenia oraz poprawę generalizacji. Badania wykazały, że metoda ta jest skuteczna, znacząco poprawiająca jakość klasyfikacji nieinwazyjnej diagnostyki wierteł. Dokładność klasyfikacji wyniosła 85,10%, a ponadto system nie dopuszcza do błędów pomiędzy klasami ekstremalnymi. Liczba błędów pomiędzy sąsiednimi klasami jest nieistotna

Custom Loss Functions in XGBoost Algorithm for Enhanced Critical Error Mitigation in Drill-Wear Analysis of Melamine-Faced Chipboard

The advancement of machine learning in industrial applications has necessitated the development of tailored solutions to address specific challenges, particularly in multi-class classification tasks. This study delves into the customization of loss functions within the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, which is a critical step in enhancing the algorithm’s performance for specific applications. Our research is motivated by the need for precision and efficiency in the industrial domain, where the implications of misclassification can be substantial. We focus on the drill-wear analysis of melamine-faced chipboard, a common material in furniture production, to demonstrate the impact of custom loss functions. The paper explores several variants of Weighted Softmax Loss Functions, including Edge Penalty and Adaptive Weighted Softmax Loss, to address the challenges of class imbalance and the heightened importance of accurately classifying edge classes. Our findings reveal that these custom loss functions significantly reduce critical errors in classification without compromising the overall accuracy of the model. This research not only contributes to the field of industrial machine learning by providing a nuanced approach to loss function customization but also underscores the importance of context-specific adaptations in machine learning algorithms. The results showcase the potential of tailored loss functions in balancing precision and efficiency, ensuring reliable and effective machine learning solutions in industrial settings

Use of nearest neighbors (k–nn) algorithm in tool condition identification in the case of drilling in melamine faced particleboard

The purpose of this study was to develop an automatic indirect (non-invasive) system to identify the condition of drill bits on the basis of the measurement of feed force, cutting torque, jig vibrations, acoustic emission and noise which were all generated during machining. The k-nearest neighbors algorithm classifier (k-NN) was used. All data analyses were carried out in MATLAB (MathWorks – USA) environment. It was assumed that the most simple (but sufficiently effective in practice) tool condition identification system should be able to recognize (in an automatic way) 3 different states of the tool, which were conventionally defined as “Green” (tool can still be used), “Red” (tool change is necessary) and “Yellow” (intermediate, warning state). The overall accuracy of classification was 76 % what can be considered a satisfactory result at this stage of studies

Decision Confidence Assessment in Multi-Class Classification

This paper presents a novel approach to the assessment of decision confidence when multi-class recognition is concerned. When many classification problems are considered, while eliminating human interaction with the system might be one goal, it is not the only possible option—lessening the workload of human experts can also bring huge improvement to the production process. The presented approach focuses on providing a tool that will significantly decrease the amount of work that the human expert needs to conduct while evaluating different samples. Instead of hard classification, which assigns a single label to each class, the described solution focuses on evaluating each case in terms of decision confidence—checking how sure the classifier is in the case of the currently processed example, and deciding if the final classification should be performed, or if the sample should instead be manually evaluated by a human expert. The method can be easily adjusted to any number of classes. It can also focus either on the classification accuracy or coverage of the used dataset, depending on user preferences. Different confidence functions are evaluated in that aspect. The results obtained during experiments meet the initial criteria, providing an acceptable quality for the final solution

Diagnostika rieżuszczego instrumienta s ispolzowanijem ałgoritma Treebagger wo wriemia swierlenija driewiesnost

Диагностика режущего инструмента с использованием алгоритма Treebagger во время сверления древесностружечной плиты. Целью работы была оценка возможности использования алгоритма Treebagger так называемого ансамбля деревьев, для оценки состояния износа режущей кромки инструмента используемого в деревообработке в режиме реального времени и без участия человека. Оценка точности классификации при использовании данного алгоритма. В результате использования данного метода удалось получить точность классификации на уровне 80 %. Что важно, использованный классификатор Treebagger не путает между собой крайние классы, „зеленый” и „красный”. Это позволяет сделать вывод, что при соответствующем усовершенствовании алгоритма можно получить более высокую точность классификации и возможно использовать его для создания системы неинвазивной оценки состояния режущего инструмента.Diagnostyka narzędzi skrawających z wykorzystaniem algorytmu Treebagger podczas wiercenia w płycie wiórowej. Celem pracy była ocena możliwości wykorzystania algorytmu Treebagger, tzw. zespołu drzew decyzyjnych, do oceny stanu zużycia ostrzy narzędzi wykorzystywanych w obróbce drewna oraz materiałów drewnopochodnych w czasie rzeczywistym i bez udziału operatora, a także ocena dokładności klasyfikacji przy zastosowaniu danego algorytmu. W wyniku zastosowania tej metody udało się uzyskać dokładność klasyfikacji na poziomie 80%. Co ważne, zastosowany klasyfikator Treebagger nie myli skrajnych klas: „zielonej” i „czerwonej”. Pozwala to stwierdzić, że wraz z odpowiednim ulepszeniem algorytmu można uzyskać wyższą dokładność klasyfikacji, jak i na jego podstawie stworzyć system do nieinwazyjnej oceny stanu narzędzi skrawających

Diagnostic System of Drill Condition in Laminated Chipboard Drilling Process

The paper presents an on-line automatic system for recognition of the drill condition in a laminated chipboard drilling process. Two states of the drill are considered: the sharp enough (still able to drill holes acceptable for processing quality) and worn out (excessive drill wear, not satisfactory from the quality point of view of the process). The automatic system requires defining the diagnostic features, which are used as the input attributes to the classifier. The features have been generated from 5 registered signals: feed force, cutting torque, noise, vibration and acoustic emission. The statistical parameters defined on the basis of the auto regression model of these signals have been used as the diagnostic features. The sequential step-wise feature selection is applied for choosing the most discriminative set of features. The final step of recognition is done by support vector machine classifier working in leave one out mode. The results of numerical experiments have confirmed good quality of the proposed diagnostic system