图像识别
系统采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）作为图像识别的核心技术。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动提取图像中的局部特征，如边缘、纹理等，并进行降维处理，保留关键信息，最终实现对图像内容的分类或识别。
神经网络算法
一种模仿人类大脑神经元结构和工作原理的机器学习算法。它由大量的神经元节点相互连接构成多层网络，通过对大量数据的学习和训练，神经网络能够自动提取数据中的复杂模式和特征。这种方法具有强大的非线性拟合能力，能够处理复杂的输入数据并进行准确的预测和分析。
援例推理
援例推理是基于案例的推理方法，系统会建立一个庞大的案例库，当遇到新的问题或情况时，从案例库中检索与当前问题相似的案例。
文本学习
通过大规模文本数据集的训练自动学习文本的语法、语义和语用特征，实现高效精准的文本处理，利用涵盖多个领域和语言风格的大规模文本数据集进行训练，算法不断调整模型参数，以最小化预测误差。
三比值规程法
通过计算三个特定比值，将这些比值与标准的故障模式比值范围进行对比，从而确定设备可能存在的故障类型。能够反映设备运行状态的异常情况。计算这些比值后，将其与预设的标准比值范围进行比较，从而快速定位故障原因。
随机森林
是一种基于决策树的集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测，具有很高的准确性和鲁棒性，能够处理大规模的数据集。决策树是一种基本的分类器，一般是将特征分为两类（决策树也可以用来回归）。构建过程：1.数据准备 2.构建决策树 3.集成决策树