1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述一、基于工业大数据的生产过程操作模式识别与优化的背景与意义化工、冶金、制药等流程工业随着企业规模扩大和生产工艺的越发复杂, 依据物理化学机理建立精确数学模型,并对生产过程和设备进行控制、决策、调度和故障诊断已变得越来越困难。
利用数据挖掘、机器学习、模式识别和数理统计等数据驱动方法进行相关问题的建模和分析正在广为接受。
存储技术和企业信息化水平的提高, 使得企业存储了大量生产、调度、供应链等各个层面的数据, 也客观上为数据驱动方法的成功使用创造了条件。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.本课题要解决的问题 课题为科研课题，要求学生针对实际工业过程产生的大量工业数据，通过机器学习算法识别不同的操作模式，并对操作模式进行评价，提取优良的操作模式形成操作指导库，使实际生产工况能够通过与操作指导库的工况模式进行匹配，从而对当前的生产过程进行操作指导2.本课题拟采用的研究手段MATLAB模拟仿真3.验证方法及实验手段、过程和预期结论（1）建立工艺流程模型，仿真模拟生成数据。
（2）验证操作模式识别算法（3）生产工况相似度匹配算法（4）针对空气分离过程进行应用验证，通过仿真实验测试和分析所研究方法的有效性
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