请教机器学习来做机械设备故障诊断实现的思路

Question

目前有一个项目，采集了一批气压数据。

包括五个气压接口的气压变化数据，五个气压接口之间是有相互耦合关系的。

想用机器学习建立一个模型，当检测到一组新的五个气压数据变化后，来判断出设备是否正常。

其实感觉属于比较简单的机器学习领域，请问用哪种模型比较好呢？

Answer 1

首先准备你的训练数据，5个气压+是否正常。
气压是训练数据，是否正常是学习目标。
one-hot二分类编码，用全连接带有2个隐藏层的神经网络+sigmoid激活函数，交叉熵作为损失函数，采用sgd随机梯度下降作为优化算法试试看。