一、登录平台

平台要求在使用之前，必须要用通过本平台审核的账号登录，如需申请体验账号，请发送邮件到zangml@bupt.edu.cn申请。

二、平台使用说明

2.1 教程模块（首页)

该部分主要是发布一些工业智能相关的教程，也是平台的首页，共分为三个专栏，分别是典型案例专栏，关键技术专栏和课程指导手册专栏。在典型案例专栏会发布一些比较典型的近些年比较热门的工业问题相关的文章，会提出一套完整的解决方案。其中用到的一些关键技术会单独拿出来在关键技术专栏详细介绍，做一个横向扩展。在课程指导手册会发布一些关于课程和平台使用的指导手册，帮助学生更好地使用平台。

其中每个教程都提供了详情展示页，并提供可跳转任意位置的目标栏，并且用户可以自己发布教程。

在发布界面，平台提供了几种可用模块供用户选择， 并且支持用户自己输入文本，插入图片等功能，并且支持作者对已经发布的文章进行随时的修改和删除。

2.2 实验模块

工业智能实验模块将工业智能实际案例抽象为实验，在实验过程中引导学生学习工业智能问题解决思路，是整个工业互联网在线实验平台的核心。工业智能实验模块分为实验设计功能，实验学习功能和上传算法功能三部分。工业智能实验模块中用户被划分为两类，实验设计者和实验学习者。

学习实验入口：

设计实验入口：

实验设计功能是针对实验设计者，整个设计实验的过程被划分为一系列流程功能，流程如下图所示。首先，设计者创建实验，输入实验名称，实验背景，实验组目的等信息并上传实验数据，实验数据需要满足平台要求；平台会自动解析设计者上传的数据，给出一系列的可视化选项，如降维散点图，特征贡献率，二维特征相关性散点图等，设计者选择对后续流程有帮助的可视化选项，提醒学习者注意观察，详细标明理由；选择特征提取算法，输入算法特点和选择理由；选择机器学习算法，讲明算法原理和算法优缺点；选择划分训练集和测试集的方式，并标明划分理由；查看训练结果，并输入对结果的分析。

实验的流程如下：

2.3 数据集模块

该模块主要是针对数据集所做的服务，解决初学者缺少真实工业场景下的数据集或者对数据集理解不够透彻的问题，首先该模块会展示一些真实工业场景下的数据集，用户可以在线对数据集进行查看，包括查看数据集的背景介绍，数据描述，数据可视化等，另外，每份数据集都会提供一个下载的链接，用户可以直接进行数据集的下载。另外该模块也提供了一个上传数据集的接口，用户可以将自己的数据集按照要求上传到平台上。

2.4 算法库模块

算法库模块为用户提供一个在线体验算法组件的地方，平台提供了数据预处理、特征提取、故障诊断和寿命预测4种类型算法，每个算法都有详细展示的页面，包括算法介绍和应用场景，并且都会提供一个在线体验的功能，用户可以在线体验算法功能，并且能自由调整算法参数。

并且每个算法在页面底部都提供了算法代码

2.5 api模块

该模块主要是为准备自己开发工业App的用户使用的，用户可以在此阅读api文档，并且按照要求进行认证后，就可以调用平台提供的开放算法组件，另外如果平台提供的算法组件不能满足用户要求，用户可以自己在算法库模块进行算法上传，上传成功后自动生成api，这样用户就可以调用自己的api了

2.6算法上传、调用案例

AdaBoost算法上传案例

附：算法上传文件下载

算法上传窗口

注：下载的文件中包括了算法上传所需的算法文件和测试文件，并且都已按平台封装好，用户下载后直接上传就行（忽略算法封装步骤）。