1.科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，“数据驱动的人机物三元协同决策与优化” (2018AAA0101801)
应用对象：离散型【海尔热水器内胆生产线】，连续型【宝钢钢铁企业1580生产线】
解决问题：在人机物三元协同下参数工艺的优化和决策问题
技术路线： phase1:人机物三元数据融合【语义网络】
phase2:知识发现【数据驱动的大数据知识发现，机器学习】
phase3:知识抽取、知识建模、知识表达、知识存储，构建知识图谱
phase4:知识推理
phase5:知识决策
2.随机森林（RandomForest）
using in classification and regression problems to solve overfitting in supervised learning
【相关算法：袋装算法（BaggingClassifier）、完全随机树算法（ExtraTreesClassifier)、迭代算法（Adaboost）、GBT梯度Boosting树算法（GradientBoostingClassifier）、梯度回归算法（GradientBoostingRegressor）、投票算法（VotingClassifier）】
3.XGBoost
回归树👉回归森林👉XGBoost，XGBoost是回归森林最终的学习模型，回归树是模型中的基本组成单元
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