-
资源简介
摘要：本文件规定了智能服务中预测性维护算法的测评方法，包括测评指标、测试数据集要求、测评流程及结果分析。本文件适用于指导预测性维护算法的开发、验证与优化。
Title：Intelligent Service - Predictive Maintenance - Algorithm Evaluation Method
中国标准分类号：M92
国际标准分类号：35.240 -
封面预览
-
拓展解读
GBT 43555-2023 智能服务 预测性维护 算法测评方法
该标准规定了智能服务中预测性维护算法的测评方法，旨在提高设备和系统的可靠性、可用性和效率。
主要内容
- 范围: 标准适用于工业设备、交通运输工具等领域的预测性维护算法评估。
- 术语和定义: 提供了预测性维护、算法性能指标等关键术语的明确定义。
- 测评框架: 包括数据准备、算法选择、测试环境搭建、性能评估等步骤。
- 性能指标: 引入了准确率、召回率、F1分数等新的性能评价指标。
- 案例分析: 提供了多个实际案例，展示如何应用测评方法进行算法优化。
与老版本的变化
- 新增内容:
- 增加了对大数据和人工智能技术在预测性维护中的应用要求。
- 引入了更详细的算法选择指南。
- 改进部分:
- 优化了数据准备和测试环境搭建的流程。
- 增强了对算法性能指标的描述和解释。
- 删除内容: 去除了部分过时的技术细节，聚焦于当前行业需求。
-
下载说明预览图若存在模糊、缺失、乱码、空白等现象，仅为图片呈现问题，不影响文档的下载及阅读体验。 当文档总页数显著少于常规篇幅时，建议审慎下载。 资源简介仅为单方陈述，其信息维度可能存在局限，供参考时需结合实际情况综合研判。 如遇下载中断、文件损坏或链接失效，可提交错误报告，客服将予以及时处理。