平衡提升检测

评估性能稳定性：在模型中引入小的扰动或改变参数，然后观察其性能是否有显著提高，这可以判断模型是否真正具有平衡提升能力。

比较基准模型：使用基准模型进行性能对比，若改进的模型在所有测试条件下均表现较优，则说明平衡提升有效。

交叉验证：采用交叉验证方法，对不同的数据子集进行训练和测试，以确保模型提升在整体数据分布上是一致的。

多指标评估：使用多种指标（如准确率、召回率、F1-score等）综合评估模型性能，确保提升不是单一指标上的侥幸提高。

渐进学习测试：引入新数据逐渐增加训练集的复杂性，观察模型性能是否随之逐步提升且能有效适应更复杂的情境。

可解释性分析：分析模型内部决策过程，看模型是否通过合理的路径实现性能提升，而不是依赖于过拟合特定数据模式。

水平仪：用于检测和调整设备的水平度，确保设备的左右和前后没有倾斜，从而保证平衡提升。

倾角仪：用于测量设备相对于地平面的倾斜角度，便于检测设备是否处于水平平衡状态。

负载测试仪：用于测量提升设备在不同负载条件下的平衡性和稳定性，评估其提升能力和安全性。

激光校准器：通过激光光线进行垂直和水平校准，帮助检测提升装置在工作时的平衡位置。

振动检测仪：监测设备运行时的振动情况，检测因不平衡负载或设备不稳定引起的异常振动。

压力传感器：用于测量设备在提升过程中各个点的压力，以确定是否有不均匀或失衡问题。

红外热成像仪：通过检测设备的热分布情况，排查因不平衡导致的局部过热或过载问题。