摘 要
本研究深入探讨了工业自动化领域中机器学习技术的应用，旨在通过技术融合提升工业生产的智能化水平。在当前科技快速发展的背景下，机器学习技术以其强大的数据处理和分析能力，在工业自动化中发挥着越来越重要的作用。本研究首先回顾了工业自动化与机器学习技术的理论基础，明确了二者的定义与分类，并详细介绍了机器学习中的常见算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。本文详细分析了机器学习在工业自动化中的具体应用场景，包括生产过程优化与监控、质量控制与故障预测、能源管理与节能降耗以及供应链管理与物流优化等，展示了机器学习技术对于提高工业自动化水平的重要价值。本研究也指出了机器学习技术在工业自动化应用中所面临的挑战，如数据质量与可用性、模型训练与优化、安全与隐私问题以及实时性与可靠性等。针对这些问题，本文提出了相应的策略建议，包括数据管理与预处理策略、模型选择与优化策略、安全与隐私保护策略以及实时性与可靠性保障策略，以期为解决工业自动化中机器学习技术的应用难题提供参考。
关键词：工业自动化；机器学习；技术应用
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 3
1.1 研究背景及意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 研究目的与内容 4
第2章 工业自动化与机器学习理论基础 5
2.1 工业自动化定义与分类 5
2.2 机器学习定义与分类 5
2.3 机器学习常见算法 6
第3章 机器学习在工业自动化中的应用 7
3.1 生产过程优化与监控 7
3.2 质量控制与故障预测 7
3.3 能源管理与节能降耗 8
3.4 供应链管理与物流优化 8
第4章 工业自动化中机器学习技术的挑战 10
4.1 数据质量与可用性挑战 10
4.2 模型训练与优化挑战 10
4.3 安全与隐私问题挑战 11
4.4 实时性与可靠性挑战 11
第5章 工业自动化中机器学习技术的策略 12
5.1 数据管理与预处理策略 12
5.2 模型选择与优化策略 12
5.3 安全与隐私保护策略 13
5.4 实时性与可靠性保障策略 13
结 论 14
参 考 文 献 15
致 谢 16
