一种基于自动机器学习工业设备数据模型生成方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于自动机器学习工业设备数据模型生成方法；包括：采集工业设备在运行过程中的时序数据、图像数据和文本数据；对所述时序数据、图像数据和文本数据进行融合处理，得到融合数据；基于所述融合数据，确认初步学习模型；将融合数据进行分类，确认融合数据的训练集、验证集和测试集；利用所述训练集和验证集对初步学习模型分别进行训练和验证，得到验证合格的设备数据初步模型；利用所述测试集对设备数据初步模型进行测试合格后，得到工业设备数据模型。本发明的目的是解决传统机器学习生成的模型仅采用单一工业数据进行构建，模型的适配性差的问题。