摘要:隨著工業大數據時代的來臨,基于數據驅動的建模方法在現代流程工業中的研究和應用引起了廣泛關注。對以典型機器學習算法為核心的數據驅動建模方法近年來的研究發展進行了系統性的闡述。首先回顧了以分類和回歸任務為主的單層機器學習算法在流程工業中的研究與應用,涉及故障檢測、識別和診斷,軟測量以及質量檢測等。再對圖像識別、語義分析等領域受矚目的深度學習算法目前在工業領域的應用與發展進行詳述。進而介紹區別于統計分析理論的流形學習在流程工業上的研究與應用進展。最后,對基于上述三類機器學習算法的數據驅動建模方法進行總結并提出展望。
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