在物聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的當下，利用數(shù)據(jù)科學實現(xiàn)非侵入式的電氣設備辨識對能源節(jié)約、機電控制技術發(fā)展等具有重要意義。本書詳細介紹了設備辨識的智能分類方法，包括機器學習、深度學習、智能聚類、優(yōu)化模型、集成學習、單標簽和多標簽識別模型等，并進行了大量的實驗仿真對不同的設備辨識方法進行合理的評價，為數(shù)據(jù)科學技術在非侵入式設備識別中的發(fā)展提供了重要的參考。此外，本書還對傳統(tǒng)的基于物理和模板匹配的解決方案進行了比較，并分析了智能設備辨識在工業(yè)中的巨大應用潛力，對智能設備辨識方法在工業(yè)中的應用有較高的參考價值。

更多科學出版社服務，請掃碼獲取。