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在物联网迅速发展的当下，利用数据科学实现非侵入式的电气设备辨识对能源节约、机电控制技术发展等具有重要意义。本书详细介绍了设备辨识的智能分类方法，包括机器学习、深度学习、智能聚类、优化模型、集成学习、单标签和多标签识别模型等，并进行了大量的实验仿真对不同的设备辨识方法进行合理的评价，为数据科学技术在非侵入式设备识别中的发展提供了重要的参考。此外，本书还对传统的基于物理和模板匹配的解决方案进行了比较，并分析了智能设备辨识在工业中的巨大应用潜力，对智能设备辨识方法在工业中的应用有较高的参考价值。
【书摘与插画】
