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深度学习在流程工业过程数据建模中的应用
深度学习在流程工业过程数据建模中的应用
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摘要：
深度学习是近年来发展的人工智能技术。相比于传统浅层学习模型,深度学习具有强大的特征表示和函数拟合能力。深度学习能够从海量数据中提取层次特征,其在流程工业过程数据驱动建模中具有较大的潜力和应用前景。首先简单介绍了深度学习的发展历程;然后,介绍了4类广泛使用的深度学习模型以及它们在流程工业过程数据建模中的应用;最后,在流程工业过程数据建模领域对深度学习进行了简要总结。
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预测性维修
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基于深度学习的工业领域数据挖掘方法及应用
数据挖掘方法
时序数据分类
深度学习
UML在流程工业优化调度工艺描述系统中的应用
统一建模语言
面向对象
系统分析与设计
流程工业优化调度
内容分析
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研究主题发展历程
节点文献
流程工业
深度学习
数据解析
数据建模
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能科学与技术学报
主办单位：
人民邮电出版社
出版周期：
季刊
ISSN：
2096-6652
CN：
10-1604/TP
开本：
大16开
出版地：
北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8
邮发代号：
创刊时间：
2019
语种：
chi
出版文献量（篇）
87
总下载数（次）
4
总被引数（次）
104
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