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數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 讀者對象:本書對自動化和人工智能相關專業(yè)的教學和科研,以及工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷應用實踐具有一定的參考價值
本書依托國家自然科學基金、湖北省杰出青年基金項目,面向工業(yè)制造過程和系統(tǒng),介紹了多元統(tǒng)計分析和機器學習等工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法,在此基礎上介紹了作者團隊提出的多種故障檢測、故障變量溯源、故障分類、故障辨識、健康預警、產品等級分類方法。除了關注傳統(tǒng)的故障檢測率和誤報率之外,重點分析了過渡模態(tài)、操作故障、污染效應、故障分級、小樣本/零樣本、數(shù)據(jù)不平衡、手工質量分級等問題,所介紹的方法均在多個基準數(shù)據(jù)平臺和實際工業(yè)系統(tǒng)中得到成功應用。
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