在這個(gè)領(lǐng)域中利用支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行異常檢測(cè)。SVM是種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)，找出最優(yōu)超平面進(jìn)行分類。在智能家居系統(tǒng)中將各種傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)視為向量，通過(guò)訓(xùn)練SVM模型，識(shí)別出正常的行為模式和異常行為模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和防護(hù)。

在船舶制造過(guò)程中，大量的數(shù)據(jù)如質(zhì)量控制數(shù)據(jù)、生產(chǎn)進(jìn)度數(shù)據(jù)等都用向量來(lái)表示通過(guò)SVM進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，幫助提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

在鐵路貨運(yùn)服務(wù)中，通過(guò)SVM對(duì)貨物種類、重量、體積等信息進(jìn)行分析，優(yōu)化運(yùn)輸路線和時(shí)間，提高運(yùn)輸效率。通過(guò)對(duì)車輛狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問(wèn)題，提前進(jìn)行維修保養(yǎng)，減少故障發(fā)生。

在回收業(yè)務(wù)中，SVM幫助我司對(duì)垃圾進(jìn)行分類，提升垃圾分類的準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)回收數(shù)量、頻率等數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)，為決策提供依據(jù)。