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百兆獨享:執行機器學習任務

百兆獨享當你聽到探員這個詞時,你會怎么想?也許是一個正在執行任務的人,在暗處尋找一個關鍵的信息?像詹姆斯邦德、穆德和史高麗這樣的著名特工總是有些神秘,但他們還是設法完成了這項工作,挽救了一切。 當我們談論資產績效管理領域中的代理時,我們實際上

  百兆獨享當你聽到“探員”這個詞時,你會怎么想?也許是一個正在執行任務的人,在暗處尋找一個關鍵的信息?像詹姆斯·邦德、穆德和史高麗這樣的著名特工總是有些神秘,但他們還是設法完成了這項工作,挽救了一切。

  當我們談論資產績效管理領域中的“代理”時,我們實際上是在談論電子代表你行事的探員。簡單地說,它們是承擔機器學習的繁重工作的軟件組件-所以您不必這么做!

  阿斯彭®使用一對特別有效的自主代理,可檢測軸承、傳動聯軸器、密封件和其他部件的正常行為和導致故障的特定模式。重要的是,這些特工也致力于“收集情報”-也就是說,他們隨著時間的推移而學習和適應。

  這兩種完全不同類型的自治代理-異常代理和失敗代理-提供了不同的方法來尋找有辱人格的或失敗的條件。讓我們更多地了解他們,包括他們的任務和特殊能力。

  異常劑

  異常特工問:“這是正常行為嗎?”這些代理已經了解了正常人的精確模式,因此他們可以早發現故障,并且比建模技術更準確。它們還可以適應過程行為的變化,以確保所有檢測到的故障的準確性,而不會出現錯誤警報。

  由于使用波形、模式排除和機器學習來定義“正常”,百兆獨享阿斯彭·姆特爾的異常檢測比其他系統要精確得多,并能提前發出警告。當它檢測到一個偏差,它是真實和準確的任何故障或“新的正常”狀態。

  當一個偏差被宣布為一種“新的正常”行為-也就是以前從未見過的行為-異常代理重新訓練自己以識別該模式,因此它不會發出錯誤的警報。異常代理實際上捕獲并保留了操作中變化的所有行為知識!

  失效劑

  故障代理是通過測量實際行為模式來訓練的,這些行為模式開始于根源條件的早期,并導致非常具體的故障(例如軸承故障)。因此,通過不斷地掃描傳入數據以檢測遞歸,故障代理提供了更高的準確性和更早的機器和進程問題警告。

  aspenmte使用機器學習來分析數據,以“指紋”特定根源的精確模式。故障代理是使用aspenmte的專有數據調節和復雜的機器學習算法進行培訓的-所有這些算法都是“在幕后”進行的,目的是為最終用戶保持它的簡單性。

  異常檢測會問,“這正常嗎?”一個失敗代理問:“導致這種失敗的確切模式是什么?”因此,故障Agent技術是建立在實際故障模式的基礎上的,能夠比其他現代系統更早、更準確地發現問題。

  這些特工有什么特別之處?

  AspenMtels自主代理的不同之處在于它們能夠從機器上和機器周圍傳感器的時間序列數據中學習精確的模式。

  這些類型的模式不是由人類根據熱力學、化學計量、物理學、熱量和物質平衡(或其他數學/統計方程和近似)確定的模型產生的。相反,它們是由機器的精確行為決定的,這些行為是在時間序列數據流中從監視它們的傳感器中聲明出來的。

  這兩種類型的自主代理還具有任何優秀代理所需的必要的高級通信功能,因為它們可以通過短信、電子郵件和儀表板警報發送通知。失敗代理甚至可以發送關于失敗的詳細描述信息,并建議指令性的操作!

  底線是,這些代理是您在優化資產維護和最大限度地提高系統可靠性時所希望的。百兆獨享在我最近的白皮書中學習如何讓他們為你工作用低接觸式機器學習提高超壓縮機監控的可靠性.

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