时序数据故障预测
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工业时序数据故障预测:无监督学习如何突破标注困境
在工业领域,利用历史时序数据(MLT)进行故障预测是一个极具价值的方向。然而,正如许多同行所遇到的,一个核心瓶颈在于 数据标注的缺失 ——我们很难为每个历史数据点都打上“正常”或“故障”的标签。这使得传统的监督学习模型难以直接应用。 ...
在工业领域,利用历史时序数据(MLT)进行故障预测是一个极具价值的方向。然而,正如许多同行所遇到的,一个核心瓶颈在于 数据标注的缺失 ——我们很难为每个历史数据点都打上“正常”或“故障”的标签。这使得传统的监督学习模型难以直接应用。 ...