Explainable Prognostics and Data-Driven Modeling of Complex Data in Smart and Co

【作者(必填)】Huh, Ye Kwon

【文题(必填)】Explainable Prognostics and Data-Driven Modeling of Complex Data in Smart and Connected Systems

【年份(必填)】2025

【全文链接或数据库名称(选填)】https://www.pqdtcn.com/thesisDetails/B41AAA25C3BCEA9E4083C132BDDF3FAF

bkm006 发表于 2025-12-26 15:36

谢谢了，但买不起。还是感谢。

论文标题：《智能互联系统的可解释预测与复杂数据的数据驱动建模》（Explainable Prognostics and Data-Driven Modeling of Complex Data in Smart and Connected Systems）

作者：Huh, Ye Kwon

年份：2025

摘要：

在当今的技术环境中，智能和互联系统在各种应用中扮演着至关重要的角色。这些系统的复杂性不断增加，对数据的依赖也越来越强，从而产生了对更高级的数据处理技术和预测模型的需求。为了满足这一需求，本论文主要关注于可解释预测（Explainable Prognostics）以及针对复杂数据的数据驱动建模方法。

在第一部分中，我们探讨了可解释预测的概念和重要性。随着人工智能技术的广泛应用，特别是深度学习模型的成功应用，它们提供了强大的预测能力，但同时也面临着黑盒效应的问题。为了增强智能互联系统的透明度与信任度，我们研究并开发了一系列算法和技术，以提高预测模型的可解释性和鲁棒性。

在第二部分中，我们关注于复杂数据的数据驱动建模方法。这些数据包括多源异构、非结构化和实时流数据等类型。为了处理这类数据，我们设计了新颖的预处理技术和特征提取技术，并引入了先进的机器学习算法以构建精确且可解释的模型。

为了验证所提出的方法的有效性，我们在多个智能互联系统中进行了实验，包括智能制造、智慧城市和智慧医疗等领域。通过与现有方法进行比较，结果表明我们的研究工作显著提高了预测性能，并增加了模型的透明度，使得最终用户能够理解和信任这些系统的决策过程。

总之，《智能互联系统的可解释预测与复杂数据的数据驱动建模》一文为当前技术领域的关键挑战提供了解决方案，旨在推动智能和互联系统的发展。通过结合可解释性与数据驱动方法，我们期望为未来的技术进步做出贡献，并促进人机之间的信任与合作。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

点赞分享

哈哈，这应助的出的价格也太高啦。

谢谢分享！

zhouyu738 发表于 2025-12-26 21:45
谢谢了，但买不起。还是感谢。

见九楼