基于物理信息的机器学习方法综述及其在状态监测和异常检测中的应用

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内容提要

本研究比较了传统机器学习和深度学习在条件监测任务中的表现,结果显示随机K折交叉验证方案准确率较高。传统方法提供了可解释性,神经网络需要专门的解释技术。特征选择在条件监测任务中很重要。这些发现为方法的优点和局限性提供了见解,并确定了最适合条件监测应用的方法。

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