iNeuAI数据分析及挖掘，对数据标记、模型训练、工况预警及寻优

      机器学习（iNeuAI）是iNeuOS的核心组件，对设备容器（iNeuKernel）设备运行容器产生的数据进行数据样本标记、数据算法模型训练、工况智能预警。iNeuAI要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出潜藏在数据中的规律和知识，从而使数据发挥最大化的价值，是iNeuOS云端操作系统的一个核心目标。

    主要解决的问题：（1）弥补逻辑判断和推理规划无法实现大规模多维数据空间分析的问题。（2）数据空间探索，多维数据空间相关性分析，找出相关和非相关的影响因素。

     iNeuAI框架示意，如下图：

       iNeuAI应用效果，操作如下：

（1）iNeuAI模型训练及分析平台的任务列表管理页面，可以对任务按工况添加、编辑、删除等进行编辑操作。如下图：

（2）点击添加或编辑任务，包括：任务名称、算法、模型训练周期、模型预测周期、属性、推送人邮箱、备注等。如下图：

（3）点击任务标记，展开标记样本列表，一个模型训练任务可以标记多个工况数据样子。如下图：

（4）   点击添加样本，选择时间范围内的样本数据，进行数据查询。如下图：

（5）点击标注工况，对样本数据进行工况标记，为模型训练设定目标值。如下图：

（6）点击显示图表，以图表的方式展示样本图表，根据曲线趋势更准确的选择样本数据，为模型训练提供有价值的数据样本。如下图：

（7）点击填补数据，对列表中空数据进行填补数据，支持最大值、最小值和平均值补数据。如下图：

（8）点击保存样本，工况标注完成后及数据填充后，输入保存名称（可选），保存样本数据，形成机器学习可以进行模型训练的样本数据。如下图：

（9）可以添加多个样本数据，机器智能计算预测，对样本数据的增加和删除会重新进行模型训练。如下图：

（10）点击图表查看，以图表的方式查看样本数据。如下图：

（11）工况管理，点击可对工况进行添加、修改、删除操作，主要对标记的数据进行模型训练。