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Digital Wear Prototyp ist ein wichtiger Teil der Baumaschinenindustrie
Aug 10, 2017

Digital Wear Prototype ist ein wichtiger Teil der Baumaschinenindustrie
Digital Wear Prototyp der chinesischen Baumaschinenindustrie ist ein wichtiger Teil der chinesischen Fertigungsindustrie, in China, Baumaschinen ist in der Infrastruktur Bau, Eisenbahn, Straße, Strom, Wasser, Kernkraft, chemische Industrie, spielt die Stadt eine wichtige Rolle in der Konstruktion einer wichtigen Kraft.
In den letzten zehn Jahren hat China eine rasante Entwicklung der Baumaschinenindustrie erreicht, und die Größe, das Produkt, die Technologie, internationale, greifbare Durchbrüche, verbessern die globale Wettbewerbsfähigkeit; sogar in einigen Teilen haben das Weltniveau erreicht. In der Bestellung, Port Maschinen, Bagger, Lader im Auftrag von Produkten, die in China gemacht mehr als die Hälfte des Weltmarktanteils entfielen, hat eine "Chinesische Schule" gebildet.
In den letzten Jahren, die globale und Chinas wirtschaftliche Umstrukturierung, hat Digital Wear Prototype Chinas Baumaschinen Markt zurückgegangen. Herausforderungen und Druck, industrielle Modernisierung steht unmittelbar bevor.
Chinas Baumaschinenhersteller zu verabschieden, die alten Prinzipien und Praktiken der Entwicklung, radikale Veränderung im kritischen Moment. Dieser Punkt, Chinas Baumaschinenindustrie 11 in den globalen Baumaschinenhersteller 50 Mainstream-Hersteller - Xugong-Gruppe und Joint dicken Abschnitte und 31 setzen die Aufgabe, Digital Wear Prototyp sowie die River intelligente Ausrüstung Gruppe und angesichts der schweren Auto Unternehmen Wir sind davon überzeugt, dass die Herausforderungen und Schwierigkeiten der chinesischen Baumaschinenindustrie nur vorübergehend sind und wir müssen zuversichtlich sein, dass wir der Entwicklung der chinesischen Baumaschinenindustrie verpflichtet sind. , Chinas Zukunft der Baumaschinenindustrie, Digital Wear Prototyp der Branche ist immer noch eine glänzende Zukunft, wir haben das Vertrauen und die Fähigkeit, die Entwicklung der Industrie zu fördern. 2, vollständig verändern die Entwicklung von Ideen, Entwicklungsmodell, die Industrie muss Qualität und Effizienz zu kultivieren, da das Zentrum des Marktes und der industrielle Wert von vergangenen Maßstab zu Qualität verschieben müssen. 3, an der innovationsgetriebenen Entwicklungsstrategie, fördern Innovation und Modernisierung von Produkten, Technologien, Dienstleistungen und verbessern kontinuierlich die Mehrwertprodukte, verbessern die Kern Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. 4, um Low-End-Wettbewerb aufzugeben, konzentrieren sich auf den Verbraucher (Kunde) Wert für den Wert des Wettbewerbs, um den Markt zu gewinnen, um eine gesunde, gesunde und nachhaltige industrielle Entwicklungsumgebung zu erhalten und zu etablieren. 5, von der Low-End-Industrie-Wettbewerb auf der Grundlage der globalen Baumaschinen-Industrie riesige China Servolenkung Modell der Baumaschinenindustrie fortschrittliche wettbewerbsfähige Upgrade, um den Wert der Modell-Upgrade zu fördern
Digital Wear Prototype Feature Selection ist eine Untermenge vieler Attribute, die die Beziehung zwischen der Zielvariablen und den einzelnen Variablen am besten erklären können.
Sie können nützliche Funktionen basierend auf einer Vielzahl von Kriterien auswählen, zum Beispiel:
Kenntnis der Domäne: Basierend auf der Erfahrung in diesem Bereich können Sie mit Digital Wear Prototype Variablen auswählen, die eine größere Auswirkung auf die Zielvariable haben.
Visualisierung: Wie dieser Name schon andeutet, ermöglicht die Visualisierung, die Beziehung zwischen Variablen zu sehen, was den Auswahlprozess erleichtert.
Statistische Parameter: Wir können den p-Wert, Informationswerte (Informationswerte) und andere statistische Parameter betrachten, um die richtigen Parameter auszuwählen.
PCA: Diese Methode hilft, Trainingsdaten im niederdimensionalen Raum auszudrücken. Digital Wear Prototype Dies ist eine Dimensionalitätsreduktionstechnik. Es gibt viele Möglichkeiten, die Datensatzdimension zu reduzieren: z. B. Faktorenanalyse, geringe Varianz, hohe Korrelation, Vorwärts-Rückwärts-Variablenauswahl und andere.