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基于机器学习的氢气加注系统性能预测与优化
引言
无监督学习不依赖于历史标注数据，而是通过分析数据本身的特征和结构来发现隐藏的模式。在氢气加注系统中，无监督学习可以用于识别异常模式、异常数据点或系统故障。例如，通过聚类算法对加注过程中的异常波动进行聚类分析，从而识别加注系统中潜在的故障或效率低下的模式。常用的无监督学习算法包括K均值聚类、主成分分析（PCA）等。
加注过程中的温度与压力波动是影响加注系统稳定性的主要因素。基于机器学习的控制策略能够根据历史数据预测和控制加注过程中的不稳定因素。例如，采用神经网络等算法进行多变量控制，可以实时调整加注
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