fenlei.py可以对image中的所有图片进行颜色直方图的特征提取，以及单行的梯度的特征提取，最后合并成多个特征向量（每张图片产生一个），这些向量将会存在result.txt中，图片的种类会存在label.txt中，而main.py就是提供test文件夹的一张图片去按照上述方法获取特征向量后，再跟result.txt的所有向量作比较获取最接近的那个向量，那个向量对应图片的种类即是预测的种类，并写在val.txt中。 采用了GPU获取特征向量集

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这是一份调查报告，其中包括多个参考的摘要，以使您更好地理解该主题。 本文包括有关预测性维护的简要概述，并介绍了预测性维护的一些应用，同时也考虑了较早的研究，这些研究讨论了使用机器学习的多分类器方法进行预测性维护的各种方法。 预测性维护被引入各个行业和部门。 它有助于预测已经使用的机器设备的状况，从而告诉您是否需要维护。 与常规维护相比，在没有适当利用资源的情况下进行了不必要的更换，与定期维护相比，该技术可确保节省成本。 该技术的主要优点在于，它可以及时，方便地安排纠正性维护的时间，并可以防止意外的故障。 如果提前知道了那部分需要维护，我们可以相应地计划和工作。 这是连续的，模型或算法在使用过程中不断发展的迭代过程。

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