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- 1、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换和集成等处理，包括缺失值处理、异常值处理、重复数据处理、数据转换、数据归一化、数据集成和数据降维等步骤，以确保数据的质量和完整性 2、特征工程：通过对数据进行特征提取、构建、选择和转换等操作，从而得到能够用于建模的特征数据集（如：不同批次物料、不同速度、不同压力、不同温度复合效果差异） 3、建模训练：选择合适的建模算法和优化方法，对特征数据集进行训练，得到能够用于预测和分类的模型，识别不同批次物料、不同速度下，复合压力及温度等参数设置，自动学习优化
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