数据挖掘和AI

发布时间:2018-11-13
浏览次数:1118次

灵活和有效地采用:数据挖掘和AI人工智能网络,进行数据分析处理,在实际生产环境中,取得可观的经济效益,是我们在数据分析领域,比较擅长的方面。

相比于 AI 人工智能网络,利用海量的数据、通过层层网络海量运算,得到分析结果的算法,数据挖掘是现代统计科学的另一个理论分支,侧重于对复杂数据进行整理、建模、预测、优化,对于如下的数据特征,有着非常好的分析效果:

data_digger

目前,结合数据挖掘和AI人工智能,我们在:

  • 化工生产优化(合成氨化工生产、镀锡板生产优化)
  • 设备使用寿命预测(铝电解槽在实际生产环境中的寿命预测和延长)
  • 新材料研发

方面取得了优异的效果。同时,创新和总结出了如下的模式识别技术:

  1. 逆投影方法
  2. 最佳投影方法
  3. 超多面体方法
  4. 逐级投影方法
  5. 最佳投影回归方法
  6. 多目标的模式识别方法

利用这些数据挖掘方法,结合 AI 人工智能,在实际生产环境中,可以:不需要客户暂停现有的生产过程,只需要提供数据就可以进行,甚至可以在不是海量的数据的情况下,从小样本数据出发,快速得到让生产优化的结果。

因为,数据挖掘是通过现代统计科学,让模型识别得到各个变量之间的相互影响关系,所以我们甚至不需要知道这些变量真正的名称,就可以进行模式识别,并启动后续 AI人工智能的更深入归纳总结。如此,在实际案例中,客户可以改变和隐藏这些数据的实际含义和名称,从而达到保守生产和商业秘密的高度要求。

Not 996
回归创意的晨和夜

发布:2018-11-12
作者:子悦

数据可视化系统方案
灵活稳定的类CAD实现

发布:2019-01-07
作者:子悦

设计作品:好画知时节

发布:2018-11-26
作者:子悦

推开育儿的新大门(四)抬头
视界由此不同

发布:2019-04-12
作者:子悦

推开育儿的新大门(四)抬头
视界由此不同

发布:2019-04-12
作者:子悦