1. 毕业设计（论文）的内容和要求
课题为科研课题，与浙江大学联合指导，要求学生对工业大数据进行有效的预处理，利用机器学习和统计学习的方法对获取的异构、多维等特性进行数据信息融合，分析工业过程运行状态，同时能够对工业过程出现的故障进行有效的检测与诊断，为工业互联网及智能制造奠定基础。
课题需要学生综合应用控制原理、数据分析原理、数据库原理等分析工业大数据的特征和信息融合、故障诊断应用需求，综合考虑数据融合、故障诊断需求与数据库技术、数据分析技术的发展现状，研究适于解决工业过程数据融合问题的新方法。
课题要求学生熟悉环境调节硬件系统工作原理，与硬件系统关联，且包含就地监控、远程监控、安全报警等多个子系统，涉及组态设计、网络通信、数据库管理等综合技术。
2. 参考文献
[1] 化柏林,李广建.大数据环境下多源信息融合的理论与应用探讨[J].图书情报工作,2015,59(16):5-10.[2] 刘文泽,张俊,邓焱.基于深度置信网络和多维信息融合的变压器故障诊断方法[J].电力工程技术,2019,38(06):16-23.[3] 张倩. 基于信息融合的科研数据分析系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2015. [4] 马海龙.基于多信息融合的刮板输送机减速机模糊故障诊断专家系统[J].煤矿机械,2019,40(09):174-176. [5] 王嫒娜. 基于信息融合的火控系统状态评估与故障诊断的研究[D].广西科技大学,2019.[6] 汪选胜.基于信息融合ELM网络的模拟电路故障诊断系统的研究[J].机械制造与自动化,2019,48(02):222-225.[7] 戴薇.基于信息融合的电网故障诊断方法[J].电子技术与软件工程,2019(22):239-240.[8] 赵文清,祝玲玉,高树国,李刚.基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法研究[J].电力信息与通信技术,2018,16(10):25-30. [9] 贾玉琛,程道来,纪林章,姚红宇,仪垂杰.基于信息融合的飞机舱音声信号分析与故障诊断[J].噪声与振动控制,2018,38(S2):648-652. [10] Jihong Yan,Yuanyuan Hu,Chaozhong Guo. Rotor unbalance fault diagnosis using DBN based on multi-source heterogeneous information fusion[J]. Procedia Manufacturing,2019,35:1184-1189.除上述文献外，请再自行查阅相关文献不少于20篇。
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