数据驱动模型的一个显著优点是不需要对系统的内在机理有非常深入的了解,只要有足够的数据就可以尝试构建模型进行预测或分析。 ③ 从关系来看,机理模型和数据驱动模型并非完全相互独立。在实际应用中,常常会将两者结合使用。例如在化工过程模拟中,机理模型可以提供基本的框架和理论基础,描述化学反应的动力学过程、物质的...
● 一是大数据驱动的智能制造：通过系统分析大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术，提出"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式。这种方法体系围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台，可从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。● 二是数字...
近日，第九届电气学科青年学者学科前沿研讨会在徐州举办，哈尔滨理工大学杨德友教授应邀就《数据驱动融合机理引导的安全态势感知与精准干预控制》发表报告，现将杨德友教授的报告分享给各位读者，以期促进本领域的交流和技术进步。专家简介 杨德友，1983年出生，教授、博士生/后导师。黑龙江省高层次人才、吉林省拔尖创新人才、...
● 一是大数据驱动的智能制造：通过系统分析大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术，提出"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式。这种方法体系围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台，可从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。● 二是数字孪生...
目前,基于“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”,雪浪云已创新打造了META M工厂仿真与实时优化、META D-MDO多学科设计优化、SIM-RTO流程模拟与实时优化、META D-TDM智能试验数据管理和META K雪浪云大模型平台五大新工业软件和系统性解决方案,在国内近百家央企、国企与民营上市企业应用,取得了显著经济...
目前,基于“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”,雪浪云已创新打造了META M工厂仿真与实时优化、META D-MDO多学科设计优化、SIM-RTO流程模拟与实时优化、META D-TDM智能试验数据管理和MetaLLM雪浪工业大模型五大新工业软件和系统性解决方案,在国内近百家央企、国企与民营上市企业应用,取得了显著经济与...
面向未来,雪浪云将继续扎根制造业领域,基于“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”,借助雪浪OS“底座+工具箱+工业软件”三层架构,以科技创新推动产业创新,加快新型工业软件研发,加速工业数据价值释放,培育发展新质生产力,推动工业与数字化深度融合,助力制造业企业实现数字化转型和跨越式发展。$上证指数(...
数据驱动模型则是基于数据分析和机器学习技术建立的模型。这种模型利用大量数据来训练和优化,能够挖掘出数据中的隐藏规律和模式,从而对物理系统进行建模和预测。数据驱动模型的优点是可以利用大量的实际数据来提高模型的精度和泛化能力,但是需要对数据进行充分的处理和分析。 在实际应用中,机理模型和数据驱动模型往往是相互...
致力于自主创新研发“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”,并借助雪浪OS“底座+工具箱+工业软件”三层架构,在技术上依托高端装备领域的丰富场景驱动、前沿科技创新指引以及新型研发机构的深度协同共创,通过向新质生产力要增长新动能,推动更多系统性解决方案在制造业场景中落地生根,持续赋能制造业数字化...
基于大量工业数据构建预测性的数据驱动机理模型 。利用深度学习算法优化数据驱动机理模型结构 。在电力系统中可预测负荷变化 ,保障供电稳定 。数据驱动机理模型可用于医疗影像诊断辅助 。可融合物理机理知识与历史监测数据 。 以交通流量数据为基础构建流量预测模型 。能通过数据驱动发现新的系统运行模式 。数据驱动机理模型...