油库控制系统中样本扩充与深度学习模型剪枝算法的协同优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

油库作为石油产品储存和供应的关键环节，在国家能源战略和经济发展中占据着举足轻重的地位。其控制系统的稳定性、准确性和高效性，直接关系到油品的安全存储、精准调配以及顺畅运输，对保障能源稳定供应、促进工业生产和维持社会正常运转起着不可或缺的作用。在当今数字化、智能化快速发展的时代，油库控制系统正朝着自动化、智能化方向迈进，以应对日益增长的油品管理需求和提升自身的运营效率。

深度学习技术凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在油库控制系统中展现出巨大的应用潜力，为解决复杂的油品监测、设备故障诊断、库存优化等问