34、机器学习在剩余使用寿命预测与恶意软件分类中的应用

机器学习在剩余使用寿命预测与恶意软件分类中的应用

1. 机器学习在剩余使用寿命（RUL）预测中的应用

1.1 机器学习方法分类

机器学习在 RUL 预测中有三种主要方法，分别是监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习 ：使用已知输入和期望输出的标记数据。例如，在某些模型中，根据系统要求自动分配，无需唯一算法进行 RUL 预测。
- 无监督学习 ：处理未标记数据集并进行聚类操作，但在聚类过程中面临挑战，难以获得高效结果。
- 强化学习 ：需要从结果中获取反馈协议，以验证预测的准确性。例如，Q - learning 算法可用于恶意软件检测。

1.2 不同机器学习方法的研究案例

机器学习方法	作者	技术	研究结果
监督学习	Sathya 等、Ramadass 等	监督 ANN	该模型进行 RUL 预测时无需唯一算法，可根据系统要求自行分配
监督学习	Sathya 等	朴素贝叶斯、K - NN、SVM、随机森林	K - NN 和朴素贝叶斯在系统入侵检测、恶意软