2017年11月23日  下午2:00-5:00 pm 

2017年11月24日  下午2:00-5:00 pm 

地点：机电大楼6楼报告厅 

培训课程名称：Data Mining Based Machinery Fault Diagnosis and Prognosis 

本系列课程为英文授课。本次课程为该系列课程的第二部分。 

中文：基于数据挖掘的机械故障诊断与预测 

课程内容简介： 

Course Outline： 

This tutorial session will focus on the basic theory of data mining methods as well as applications in machinery fault diagnosis and prognosis, including: 

Basics of supervised and unsupervised learning, dimension reduction, classification, regression and clustering algorithms, and time series analysis and forecasting. Covered methods include naive Bayesian, Logistic Regression, Neural nets, Discriminant Analysis, Hierarchical and Non-hierarchical clustering, etc. 

何巍华 （David He）教授简介 

伊利诺伊大学芝加哥分校机械与工业工程系终身正教授 

武汉理工大学机电工程学院海外讲座教授。 

主要研究方向：旋转机械故障诊断与预测，基于数据挖掘以及深度学习的信号处理、故障诊断算法，生产质量控制优化，智能制造和3D打印等。 

何巍华教授的研究得到了美国政府、国防部及军方的经费支持。何巍华教授曾多次担任预测及故障管理协会（PHM Society）国际年会的主席等工作，是多个期刊杂志的编委成员。