基于深度学习的工业领域数据挖掘方法及应用

• 作者: 王家海 郝保伟
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘方法 时序数据分类 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 52-53,55
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.11.28

摘要

本文介绍一种应用于工业领域数据挖掘的方法论,它提出了传统数据挖掘方法CRISP-DM需要在工业情境下关注的内容,同时举例说明深度学习在工业时序数据分类方面的应用并指出其发展方向及意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王家海	同济大学机械与能源工程学院	68	498	11.0	20.0
2	郝保伟	同济大学机械与能源工程学院	1	0	0.0	0.0