【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据分析，具体涉及一种基于深度学习的大数据分析方法。
技术介绍
1、随着工业物联网与智能制造技术的普及，现代工厂的传感器、设备及控制系统持续产生海量异构数据，包括设备振动时序信号、质检图像、工艺参数日志、能耗记录等。
2、传统工业数据分析方法依赖阈值报警与统计过程控制，例如通过固定阈值监测设备温度超限，或基于历史均值判定产品质量异常。此类方法难以应对复杂工况下的多因素耦合问题：单一传感器数据无法反映设备整体健康状态(如仅凭电流数据难以预测机械磨损)，且规则引擎无法动态适应生产参数波动(如原材料批次差异导致的工艺偏移)。现有技术中，具有单一设备故障预测模型，但大多未整合图像、文本等多模态数据，导致漏检复合型故障；也有一些方案虽能集中采集数据，但缺乏实时图谱化关联分析能力，难以预测产线的生产数据。
技术实现思路
1、为此，本申请提供一种基于深度学习的大数据分析方法，以解决现有技术存在的未整合图像、文本等多模态数据的问题。
2、为了实现上述目的，本申请提供如下技
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，步骤一中所述结构化数据和非结构化数据包括传感器数据、日志文件、图像、视频和文本数据，数据清洗过程包括缺失值填充、异常值剔除和噪声滤波。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，步骤二中所述分布式计算框架采用Apache Spark或Flink，模式识别处理包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，步骤六中所述闭环控制机制包括
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，步骤一中所述结构化数据和非结构化数据包括传感器数据、日志文件、图像、视频和文本数据，数据清洗过程包括缺失值填充、异常值剔除和噪声滤波。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据分析方法，其特征在于，步骤二中所述分布式计算框架采用apache spark或flink，模式识别处理包括以下子步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：高厚良，王苏栋，崔岩莉，
申请(专利权)人：中投国信北京科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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