36、机器学习算法在招聘与工业制造中的应用

机器学习算法在招聘与工业制造中的应用

1. 机器学习在招聘数据分类中的应用

在招聘领域，研究聚焦于神经网络（ANN）、k近邻（KNN）和贝叶斯网络（BN）这三种机器学习算法对招聘数据分类的预测性能。

从准确性数据来看：
|模型|更改前准确率|更改后准确率|
| ---- | ---- | ---- |
|ANN|88.95（部分模型有不同值）|94.02（部分模型有不同值）|
|KNN| - | - |
|BN| - | - |

研究发现，KNN在对招聘数据进行分类时更为稳定。当输入数据发生小的变化时，KNN分类器模型的输出不会产生大的改变。而神经网络分类器模型则不稳定，输入数据的小变化会导致输出数据的大变化。并且，神经网络分类器在对由同一招聘数据创建的不同数据集进行分类时具有多样性和不稳定性。

不过，将不同的神经网络模型作为基础分类器，组合形成集成神经网络招聘模型（ENNRM），可以提高模型的预测准确性。

2. 机器学习在工业制造故障检测中的应用

在工业制造领域，由于资源短缺，新的数字制造系统应运而生。这些系统在实时过程监控任务中对提高生产率和质量保证起着关键作用，尤其是在钻井过程中，微小的错误都可能导致昂贵的损失，因此提前预测故障过程至关重要。

2.1 研究背景与目标

自2011年工业4.0兴起以来，制造业中与人工智能相关的出版物数量急剧增加。不同国家纷纷推出相关战略，如德国的工业4.0、美国的《美国创新新战略》、日本的社会5.0以及中国的“中国制造2025”战略。大量数据的可获取性使得人工智能在制造环境中能够快速发展，