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采用模式识别技术，对反映刀具磨损状态的几个特征量构成的状态模式进行分析。针对状 态模式［６<sub>ＴＲ</sub>～２ρ１〕Ｔ和［σ＿（ｘ）～２ρ＿１］Ｔ的分布统计特性，构造了具有自适应性的“与 门”式刀具磨损状态的综合判据－无人管理学习分类器。结果证明，由状态模式［６<sub>Ｔｒ</sub><sup>2</sup>ρ<sub>1</sub>] 构成的刀具磨损状态综合判据在识别精度、通用性、实时性及灵敏度方