华中8型系统二次开发手册
华中数控8型系统二次开发文档，使用语言C++或C#，实测可用牛屮型数控系统二次开发手册报警简介接口列表升级备份简介接口列表事件简介接口列表代码程序管理简介接口列表网络简介接凵列表牛屮型数控系统二次开发手册修订说明新增报警、升级备份、网络接口牛屮型数控系统二次开发手册二次开发简介通过二次开发,用户可以仅关注需要的东西,通过接口定制软件功能,而不用了解底层功能到底如何实现,能够加快开发进度,提高开发效率。二次开发流程华中型数控系统二次开发软件提供接口,能够采集并设置下位机数据,从而实现对下位机的控制。用户只需要自己开发自己关注的功能界面,然后通过调用封装好的二次开发接口,来调用底层数据,调用成功后将值返回给用户。牛屮型数控系统二次开发手册网络版开发网络版开发,可以脱离下位机,比如开发的软件可以独立到用户的电脑,实现上位机和下位机的个相互独立的部分之间通信。电脑上运行的客户端二次开发软件可以采集或者设置到卜位机的数据如下所小运行在用户电脑上,用户可以自己选择要连接的下位机,连接成功后,可以实现对下位机的实时监控等架作。● Net Server楼回自动co连按2014-061214:35:37信息奇存器变量l参数升级备分轴信息机实买尔机床指令没置是示列信息X284340毫米4916毫米F11Y376080享米-37.6271米G200毫米∠17.8500毫米17.8500亳米7.8500毫米00Q度0.000加工程忘名图1 NetServer运行界面牛屮型数控系统二次开发手册软件包配置及使用日前针对的主流开发平台和,提供了不同的二次开发软件包软件包的介绍对于开发,根据开发环境是或者分别提供两种不冋的软件包。只体如下图所小表1软件包列表开发环境SDK包文件动态Lib库文件( HncNetDillib、 HncNetdildl)C++nclude头文件文件夹WindowsHncApi.CS接口文件HncNetdlldl!动态链接库文件Windows下软件包配置及使用在平台下进行的二次开发,需将的二次开发提供的相关软件包文什加入自己的工程文件夹中。下面就分别介绍中的使用环境下开发库、开发库的配置及使用。二次开发库配置配置开发环境步骤:启动新建一个应用程序工程在工程目录下新建一个目录,将二次开发包中的平台的库文件拷贝到新建的目录下将二次开发包中的头文件目录拷贝到工程目录下右键点击⊥程名称,在弹出菜单中选择属性,弹山属性页;选择酉置属性,,常规,在右边附加包含目录中加入头文件路径。牛屮型数控系统二次开发手册++Demo届性页BC.动D)平含活M2笆运蛋〔D通用属性# USInc到式仨三格式用于“端国实”的程序数兵宇(ZI公共语言运行时支持VC-+三录耿消显示疟动版权标志言等级esCw3优化多处理器编译预处理器为编望序列表用 Unicode代巧生成图2配置 include路径选择酉置属性,,预处理器,在右边预处理定义添加宏定义置C:动 Chur台P:活定in37)「配管理()通卫星性预处理定义WIN52-WINDoWHNC DLL IMP A pEBUG: 9%(Preprace!取所有预处理器宇义否忽暗标唯包含路位否页处西到文件页处理取消显示行号否保密注选择配置属性,链接器,输入,在右边附加依赖项中输入,库文件所在路径在忽略特定目录库中输入C+Deme性页(C)后动 Debue)≌(:活动ir32配置兰理稀p通用唐性加农酸项lib/HncNtDIl lib: %(Additional Dcps置属性忽暗所有默认库常规忽路持正默认库c凵 BCD. LIl调过vC++E录标模块忝序哉入托曾资源文件穿规强制符号引用加载的DLL穿规调式图3配置lib路径牛屮型数控系统二次开发手册在生成目标文件所在的文件夹中,加入文件在应用程序文件中加入凼数库头文件的声明,例如至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发库配置配置开发环境步骤启动新建一个应用程序工程在工程日录下新增文件将该文件添加至工程,并修改域名使与该程序致ec机!盘G),t计!mn年,tm分‖索dea文件编(E)打开新建女件beImu C#demo2014/522151g文件灾J Debug2014/52316:38文件灾o Debuy2014/5/2315:18文件灾U obj2014/5231510文件lAramanI Properties2014/52315:10文件夹CclbFur_LS2014/5/26 10: 27 VisUal C# SuLIL1 cema C++kc demo s2014/528 14: 32 Visual C+ Project5K8C++De吧 emo scf2014/512614:02 SQL Server Com42,530K82014/5/23 10: 38 Microsoft vis Ia-g Form Maincs2014/5/26 13: 47 Visual C#Sourc.2014(5/23 16: 36 Visi al Cf Soure.13 KR二++602014/5/23 16: 36 NE Managed5K82014/5 28 14: 39 Visual C# Sourc.142 KBD U cnum EXCITICN2014/5/26 9: 51 Visual C+ SourC.bs 9 exteuLliur4 PeNter. D2014/5/265: 52 Visual C+ Sourc.5K8图4添加cs文件将复制到目标文件夹北比,m,bm小Db4提 Debug文件(F编辑(E童看织包含到库平≡新∨出I demo_C*修改日期类丑214/5/2613:47立用程序86KB2J14/5/ 2613: 4/ Program Debug100 KBdemo vshost.ex2014/5/2814:29用程序12 KBdemo, shost. exe. manifest221031722:39 MANIFEST文件E KBPerenan2014/5/2811;34用程序扩晨397KB+-DemD3t3山AA⊥I牛屮型数控系统二次开发手册图5添加d文件至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发接口范例介绍二次开发范例为例,该次开发程序连接下位机后可实时显示:坐标值进给速度主轴速度;进给修条、主轴修条、快移修条:代码当前运行行号,当前运行代码路径及名称;主轴功率、主轴负荷;下位机当前状态;当前程序运行时间;历史报警个数:报警详细信息;从上位杋加载代码到下位机;获取宏变量值。具体功能实现,可参见代码。配置成功后,运行程序,生成界面。红栏状态主接坐标显示生标佰主轴久苛z丛柝坐标值运行时时间Stat进给速度坐标值警历史个数tatC主袖束度斗标值振警详细言息进给修条坐标值仅移诊录生标佰物修杀坐标值当前运行行号坐标直当前运行程序乞序名方克里值选督程尸乞图6运行界面点击连接后,界面显示当前设备运行状态。若连接成功,将显示网络已连接。点击获取宏变量值,显示当前坐标值。选择程序名,输入电脑上待加载的代码路径后,点击确认,将从电脑加载代码到设备。如下所示。
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风控建模一等奖
使用拍拍贷数据，建模全过程，从数据预处理开始到最后的模型比较。仅用于交流学习。队伍介绍队名“不得仰视本王”,队伍由五个小伙伴组成,我们是在一个类以的比赛(微额借款用户人品预测大赛)认识的,对数据挖掘竹热爱让我们走到了一起,以下是成员简介:姓名学校、学历比赛经历匚陈靖」中国科学技术大学研二天泡科学家总分第三,微额借贷用户人品预测大赛季军朱治亮浙江大学研二淘宝穿衣搭配比赛李军,微额借贷用户人品预测大赛李军质耀重庆邮电大学研二微额借贷用户人品预测大赛冠军匚赵蕊」重庆邮电大学研微额借贷用户人品预测大赛亚军黄伟鹏北京大学研一微额借贷用户人品预测大赛冠军解决方案概述2.1项目介绍与问题分析拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估厍户当前的信用状态,给每个告款人打出当前状态的信用分,在此基础上再结合新发标的信息,打出对于每个标约6个月内逾期率的预沨,为没资人提供关键的决策依据。本次竞赛目标是根据用户历史行为数据来颈测用户在六来6个月内是否会逾期还款的概率。问题转换成2分类问题,评估指标为AUC,从 Master, LogInfo, Update Info表中构建恃征,考虑评估指标为AUC,其本质是排序优化问题,所以我们在模型顶层融合也使用基于排序优化的 RANK AVG融合方法。2.2项目总体思路本文首先从数据清洗开始,介绍我们对缺失值的多维度处、对离群点的剔除方法以及对字符、空格等的处理;其次进行特征工程,包括对地理位置信息的特征构建、成交玉间特征、类别特征编码、组合特征构建、 Lpdatelnfo和 Log Info表的特征提取等;再次进行特征选择,我们采用了 boost, boost的训练过栏即对特征重要性的排序过程;然后处理类别的不平衡度,由于赛题数据出现了类不平衡的情况,我们采用了代价敏感学习和过采样两和方法,重点介绍我们所使用的过采样方法;最后一部分是模型设计与分析,我们采用了二业界广泛应用的逻辑回归模型、数据挖掘比赛大杀器 ghost.,创新性地揆索了large- scale sⅧm的方法在本赛题二的应用,玟得了不错的效果,此外还介绍了模型融合方、数据清洗3.1缺失值的多维度处理在征信领域,用户信总的完善程度可能会影响该层户的信用评级。一个信息完苦程度为100%的户比起完善程度为50%的用户,会更加容易官核通过并得到借款。从这一点亡发,我们对缺失值进行了多维度的分析和处理按列(属性)统计缺失值个数,进一步得到各列的缺失比率,下图(图1)显示了含有缺失值的属性和相应的缺失比率sing rate of Attributes图1.属性缺失比枣WeblogInfo_1和 WeblogInfo3的缺失值比率为97%,这两列属性基本不携带有用的信息,直接剔除。 Uscr Info_11、 Userinfo_12和 Uscr info_13的缺失值比率为63%,这三列属性是类别型的,可以将缺失值用-1垣充,相当于“是否缺失”当成另一种类别。其他缺失值比卒较小的数值型属性用中值填充按行统计每个样本的属性缺矢值个数,将缺失值个数从小到大排序,以序号为横坐标,缺失值个数为纵坐标,画出如下散点图(图2)test set16016014014C12012Cw9mczE100400060008000Order Numbe(sort ircreasinglyOrde Nt mber(sort increasing ly)图2.样本属性缺失个数对比 trainset和 testset上的样本的属性缺失值个数,可以发现其分有基本一致,但是trainset上出了几个缺失值个数特别多的样本(红框区域内),这几个样本可以认为是离群点,将其剔除另外,缺矢值个数可以作为一个特征,衡量用户信息的完善程度。3.2剔除常变量原始数据宁有190维数值型特征,通过计算每个数值型特征的标准差,剔除部分变亿很小的特征,下表(表1)列出的15个特征是标准差接近于0的,我们剔了这15维特征表1.剔除数值特征标准差属性标准差属性标准差属忾标准差Webloglnfo_10 0.0707 WeblogInfo_41 0.0212 Webloglnfo_490.0071Webloglnfo_23.0939 WeblogInfo_43 0.0372 Webloglnfo_5200512Webloglnfo_31.0828 Webloglnfo_44.0166 Webloglnfo_5400946Webloglnfo_32 0.0834 Webloglnfo_46.0290 WeblogInfo_5500331Webloglnfo_40.0666 Webloglnfo_47 0.0401 WeblogInfo_58006093.3高群点剔除在样本空间中与其他样本点的一般行为或特征不一致的点称为离群点,考虑到离群点的异常特征可能是多维度的组合,我们通过分析样本属性的缺矢值个数,剔除了极少量的离群点(见3.1节)此外,我们还采用了另外一种简单有效的方法:在原始数捶上训练ⅹ gboost,用得到的xgb模型输出特征的重要性,取最重要的前20个特征(如图3所示),统计每个栏本在这20个特征上的缺失值个数,将缺矢值个数大于10的样本作为离群点。ThrciParty Ifn PeriodIntrAparty nto HerodThrcPorty hfo Penod3ardiParty hfo Period?ThirdParty Info Penod图3.Xgb特征重要性通过这个方法,易除了400多个样水。这些样在重要特征上的取值是缺失的,会使得模型学习变得因难,从这个角度妖说,它们可以看成是离群点,应剔除掉。3.4其他处理(1)字符大小写转换Userupdate Info表宁的 Userupdate Info1字段,属性取值为英文字符,包含了大小写,如Q"和”qQ",很玥显是同一和取值,我们将所有字符统一转换为小写(2)空格符处理Mastor表中 UserInfo9字段的取值包含了空格字符,如“中国移动”和“中国移动”它们是同一种取值,需要将空格符去除。(3)城市名处理Userinfo_8包含有“重庆”、“重庆市”等取僬,它们实际上是同一个城市,需要把字符中的“市”全部去掉。去掉“市”之后,城市数由600多下降到400多。四、特征工程4.1地理位置的处理对地理位置信(类别型变量)最简单的处理方式是独热编码(one- hot encoding),但是这样会得到很高维的稀疏特征,影响糢型的学习,我们在独热编码旳基础上,做了特征选择。下面介绍具体的方法。赛题数据提供了用户的地挛位置信息,包括7个字段: Userinfo2、 Userinfo4、UserInfo7、 UserInfo8、 UserInfo I9、 UserInfo20,其中 UserInfo_7和 UserInfo19是省份信息,其余为城市信息。我们统计了每个省份和城市的违约率,下图以 Userinfo_7为例图1.省分违约率可视化图5可视化了每个省份的违约率,颜色越深代表违约率越大,其中违约率最大的几个省份或直辖市为四川、湖南、湖北、吉林、天津、山东,如下图所示:图5.违约深突出省份可视化因此我们可以构建6个二值特征:“是否为四川省”、“是否为湖南省”...“是否为山东省”,其取值为或1。其实这相当于对地理位置信息做了独热编码,然后保留其中有判别性的菜些列。这里 UserInfo_7何含32和取值,编码后可以得到32维的稀疏特征,而我们只保留其宇的6维以上我们是通过人工的分析方法去构延二值特征,在处理省份信息时还是匕较直观的,但是处理城市信息,比如 Userinfo2,包含了33个减市,就没有那么直观了。为了得到有判别性的二值特征,我们首先对 Userinfo2进行独热编码,得到333维的二值特征,然后在这333维稀疏特征上训练ⅹgb模型,再根据xgb输出的特征重要性刷选二值痔征,以下是选取到的部分二值特征(对应的城市):“淮纺市”、“九江市”、“三门峡市”、“汕头市”、“长春市”、“铁岭市”、“济菊市”、“成都市”、“淄博市”、“牡丹江市”。按城市等级合并类别型特征取值个数太多时,独热编码后得到太高维的稀疏特征,除了采用上面提到的特征选择方法外,我们还使用了合并变量的方法。按照城市等级,将类别变量合并,例如线城市北京、上海、广州、深圳合并,赋值为1,同样地,二线城市合并为2,三线城市合并为3>经纬度特征的引入以上对地理位置信息的处理,都是基于类别型的,我们另外收集了各个城市的经纬度,将城市名用经纬度替换,这样就可以将类别型的变量转化为数值型的变量,比如北京市,用经纬度(39.92,116.46)替换,得到北纬和东经两个数值型特征。加入经纬度后,线下的cross validation有千分位的提升。城市特征向量化我们将城可特征里的城市计数,并取Log,然后等值离散化到610个区间内。以下图为例,将 serino2这个特征里面的325个城市离散为一个6维向量。向量“100000”表示该城位于第一个区间。线下的 cross validation有千分位的提升。Loglui2 num)6.城市特征离散化地理位置差异特征如图8所示,1,2,1,6列郗是城市。那么我们构建一个城市差异的特征,比妇diff_12表示1,2列的城市是否相同。如此构建 diff l2,diff_14,diff_l6,diff_24,diff26,diff46这6个城市差异的特征。线下的 cross validation有千分位的提升。⊥aJse⊥nfa2 userinfo4 Userinfo7 Userinfo8 Userinfo19uer⊥nf。201C013郴州1C020惠州1C033零1c035深圳东东东东建东福建省10038济104连云港远言港带1C042德州1c043青岛聊拔东自聊城市46深圳汕广东广东省汕尾市105所多工新乡图7.地理位置差异样例4.2成交时间特征按日统计训练集中每天借贷的成交量,正负样本分别统计,得到如下的曲线图8,横坐标是日期(20131101至20141109),纵坐标是每天的借贷量。蓝色由线是违约的样本每天的数量(为了对比明显,将数量乘上了2),绿色曲线对应不违约的样本train set1200count o10008004002广外从20030350Date20131101~20141109图8.每日借贷量统计可以发现拍拍贷的业务量总体是在埤长的,而违约数量一开始也是缓慢增长,后面基本保持不变,总体上违约率是平稳甚至下降的。在横坐标300~350对应的日期区间,出现了些借贷量非鸴大的时间苄点,这些可能隐减着苿些信息,我们尚未挖掘出来。考虑到违约率跟时间线有关,我们将戒交时间的字段 Listinginfc傲了几种处理,一和是直接将其当做连续值特征,也就是上图对应的横坐标,另一和是离散化夂理,每10天作为一个区间,乜就是将日期0`10离散化为1,日期1120离散化为2.4.3类别特征的处理除了上面提到的对菜些类别特征进行特殊处理外,其他类别特征都做独热编码。44组合特征Xgboost的训练完成后可以输出特征的重要性,我们发现第三方数据特征ThirdParty Info Period XX”的 feature score比较大(见图3),即判别性比较高,于是用这部分特征构建了ξ合特征:将特征两两相除得到7000个特征,然后使用 boost对这7000多个特征单独训练模型,训练完成后得到特征重要性的排序,取其中top500个特征线下cv能达到0.73+的AUC值。将这500个特征添加到原始特征体系中,线下cv的AC值从0.777捉高到0.7833。另外,也组合了乘法特征(取对数):10g(x*y),刷选出其中的270多维,加入到原始特征休系中,单模型cv又提高到、0.785左右。4.5 Upadte Info表特征根据提供的修改信息表,我们从中抽取了用户的修改信息特征,比如:修改信息次数,修改信息时间到成交时间的跨度,每和信息的修改次数等等特征。46 LogInfo表特征类似地,我们从登录信息表里提取了用户的登录信息特征,比如登录天数,平均登录间隔以及每种操作代码的次数等47排序特征对原始特征中190维数值型特征接数值从小到大进行排序,得到190维排序特征。排序特征对异常数据有更强的鲁棒性,使得模型更加稳定,降低过拟合的风险。五、特征选择在特征工程部分,我们构建了一系列位置信息相关的特征、组合特征、成交时间特征、排序特征、类别稀疏侍征、 updateinfo和1 oginfo相关的特征等,所有特征加起来将近1500维,这么多维特征一方面可能会导致维数灾难,另一方面很容易导致过拟合,需要做降维处理,降维方法赏用的有如PCA,tSNE等,这类方法的计算复杂度比较高。并且根据以往经验,在数据挖掘类的匕赛中,PCA或t-SNE效果仨往不好。除了釆用降维算法之外,也可以通过特征选择来降低特征维度。特征选择的方法很多:最大信息系数(MIC)、皮尔森相关系数(衡量变量间的线性相关性)、正则化方法(L1,L2)、基于模型的特征排序方法。比较高效的是最后一种,即基于学习模型的特征排序方法,这种方法有一个好处:模型学习的过程和特征选择的过程是同时进行的,医此我们采用这和方法,基于 boost来做特征选择, xgboost模型洲练完成后可以输岀特征的重要性(见3.3图),据此我们可以保留TopN个特征,从而达到特在选择的目的。
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