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数据驱动的工业过程监测与故障诊断 读者对象:本书对自动化和人工智能相关专业的教学和科研,以及工业过程监测与故障诊断应用实践具有一定的参考价值
本书依托国家自然科学基金、湖北省杰出青年基金项目,面向工业制造过程和系统,介绍了多元统计分析和机器学习等工业数据分析方法,在此基础上介绍了作者团队提出的多种故障检测、故障变量溯源、故障分类、故障辨识、健康预警、产品等级分类方法。除了关注传统的故障检测率和误报率之外,重点分析了过渡模态、操作故障、污染效应、故障分级、小样本/零样本、数据不平衡、手工质量分级等问题,所介绍的方法均在多个基准数据平台和实际工业系统中得到成功应用。
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