典型文献
辅助系统设备状态监测算法及数据分析模型框架构建的关键技术分析
文献摘要：
本文立足于机器学习技术的应用，简略阐述了在水电站辅助系统设备状态监测算法以及数据分析模型框架构建过程中使用的关键技术，强化对于机器学习算法的应用，能够有效提升在线监测系统应用的实效性，可以帮助工作人员更好地实现对于水电站辅助设备的高质量检测，并从浅层结构的机器学习模型以及基于深度神经网络的方法两方面着手，对关键技术的应用进行了详细分析，旨在为相关研究人员提供参考。
文献关键词：
水电站;辅助系统设备;状态监测
中图分类号：
作者姓名：
高 菘;姚明亮;罗 勇;李德华;张 勇
作者机构：
南方电网调峰调频发电有限公司 西部检修试验分公司，贵州 兴义 562400
文献出处：
引用格式：
[1]高 菘;姚明亮;罗 勇;李德华;张 勇-.辅助系统设备状态监测算法及数据分析模型框架构建的关键技术分析)[J].科海故事博览,2022(04):22-24
A类：
辅助系统设备,水电站辅助设备
B类：
设备状态监测,监测算法,数据分析模型,模型框架,框架构建,关键技术分析,机器学习技术,简略,构建过程,机器学习算法,在线监测系统,系统应用,助工,质量检测,机器学习模型,深度神经网络
AB值：
0.220856
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