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《无监督和半监督学习的工业时序数据异常检测研究》

一、引言

随着工业自动化程度的提高和物联网技术的发展，工业时序数据的生成与积累速度日益增长。这些数据包含了大量的信息，对于工业生产过程中的监控、维护和优化具有重要意义。然而，由于各种因素的影响，时序数据中往往存在异常数据，这些异常数据可能对生产过程造成不利影响。因此，如何有效地检测时序数据中的异常成为了工业界和学术界的研究热点。本文旨在研究无监督和半监督学习在工业时序数据异常检测中的应用，为工业界的实际应用提供理论依据和技术支持。

二、研究背景与意义

工业时序数据异常检测是工业智能的重要组成部分，对于提高生产效率、降低生产成本、预防设备故障等方