基于深度学习的无监督图像异常模式检测与识别研究的任务书.docx
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基于无监督学习的精馏塔异常检测方法研究的任务书任务书一、背景在化工、石化、环保等领域,精馏塔已被广泛应用。但是,精馏塔在使用过程中容易出现异常情况,影响塔的正常生产。精馏塔异常检测是有效发现和处理这些异常情况的手段。通常情况下,传统的精馏塔异常检测方法基于监督学习,需要大量的人为标记数据进行训练,但是数据标记成本较高,标记数据数量和质量的不足,也制约了算法的精度和泛化能力。因此,基于无监督学习的精馏塔异常检测方法成为了研究的热点之一。二、任务背景本项目旨在研究基于无监督学习的精馏塔异常检测方法,发掘数据内