【摘 要】
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安全、高效、可持续的运行是工业生产过程控制的主要目标。然而,目前的技术严重依赖人为干预,因此在实际应用中体现出明显的局限性。蓬勃发展的大数据时代对流程工业产生了巨大的影响,为实现智能制造提供了前所未有的机遇。这种新的生产方式不仅要求机器能够帮助人类减轻繁重的体力劳动,还要能有效地承担智力劳动,甚至能够实现自主创新。为了实现这一目标,数据分析与机器学习扮演着不可或缺的角色。在本文中,我们回顾了数据分
【机 构】
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Department of Automation, Tsinghua University
【基金项目】
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国家自然科学基金的支持（61673236,61433001,61873142）～～；
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安全、高效、可持续的运行是工业生产过程控制的主要目标。然而,目前的技术严重依赖人为干预,因此在实际应用中体现出明显的局限性。蓬勃发展的大数据时代对流程工业产生了巨大的影响,为实现智能制造提供了前所未有的机遇。这种新的生产方式不仅要求机器能够帮助人类减轻繁重的体力劳动,还要能有效地承担智力劳动,甚至能够实现自主创新。为了实现这一目标,数据分析与机器学习扮演着不可或缺的角色。在本文中,我们回顾了数据分析和机器学习在工业生产过程监控、控制和优化方面的最新进展,着重分析机器学习模型的可解释性和功能性。通过分析实际需求与研究现状之间的差距,为未来的研究方向给出了建议。
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