“我也不为难你，你说资料都学完了是吧，那我就问你一个相关的问题：说出基于信号分析的故障检测与诊断算法，并比较一下优缺点。”牛迪特地选了数据分析这块儿。
    听到这个问题，池远先是愣了一下。
    不是因为被难住了，而是因为这个问题太简单——只要认真学习了第三部分资料，就能答上来。
    所以，他仔细琢磨了一下这个问题中有没有‘坑’，才回答道：
    “红线系统或门限检测是工程上最简便、最常见的一种基于发动机输出信号的故障检测方式……但它检测精度低……不能检测早起故障。”
    “基于提高检测效果目的，后又蚕蛹了冗余设计、表决报警，研制出了safd……但它只适用于稳态过程监控……”
    “为了改进，出现了具有不同阈值自适应能力的算法……ata……aca……awssa……ea……acsb……”
    这下轮到牛迪发愣了。
    其中，池远说的有几个算法他自己都忘了……等等，好像他给的资料上都没提到吧！毕竟，那些算法早已被淘汰。
    这小子，看来，这小子背东西很有一手啊！
    但他们是搞应用了，只会背、不会用，就等于不会。
    “给出自适应阈值算法（ata）的实现思路和步骤。”
    牛迪紧跟着说道，他看到池远的表情，心里一臊，但老脸不带红地又补充了一句：
    “这是同一个问题，嗯，考验你的掌握程度。”
    对此，池远没揭穿，毕竟是上司。
    “牛组，这个说起来有点复杂。”
    牛迪懂，直接翻找起了纸笔，递了过去。
    “嗯……”池远接过笔，想了想后，一边说一边写， “ata算法通过对门限的自适应调整，达到更灵敏地响应系统的变化，从而提高检测的精度的目的。”
    “开始时，要进行一些初始化，包括设定初始门限值……”
    “……”
    “根据当前的信号状态和历史数据，计算新的门限值。这可能包括考虑系统运行状态、环境条件等因素，公式大概是……”
    池远手速极快，耗时不到一分钟，就写下了满满一整页。其中还包括几个复杂，英子听着都没能想象出来的公式。
    但他还是不满意，抄起笔就准备继续干，“等等啊，牛组，我举个例验算一下。”
    “不用了！”牛迪连忙按住他的胳膊，“这个算法我给你的资料上没有吧！”
    ‘还知道没有啊？’
    虽然池远没说话，但牛迪却从他眼神中读出了这个意思，感觉老脸有些挂不住——故意为难，的确有些不厚道。
    虽然领导不厚道，但池远却没有为难上司的意思，适时地解释道：
    “我觉得只有学习了出现的所有算法，才能全面地总结缺陷，这样一来，更利于算法迭代和改进。”
    当然，这只是原因之一，更重要的原因是从他老妈在面试时为难开始，他就做好了被为难的准备。
    “哈、哈，这点你做得很好。”牛迪干巴巴地夸了一句，余光瞥到了自己压根没翻开的文件，像是找到救星了一样，急忙转移了话题：
    “那就来谈谈你的改进设想吧。”
    前后态度的改变池远看在眼里。
    他爸提醒得果然没错，只要有真实力，该上也能上。重点还是，真实力。
    深吸了一口气，池远开始给牛迪介绍自己写的东西：
    “从数据挖掘的基础上，基于对数据的研究，我发现相比如传统的布尔型关联规则，可以改进成数值型关联规则然后再把连续属性和多值属性映射成相应的布尔属性……
    “……发动机的连续属性进行离散化……”
    “……利用不产生候选集的fp-growth算法挖掘频繁集……然后进行分析，发现故障。”
    “但是关联规则主要用于事后分析试验得出的结论，在实时诊断方面的性能不佳，我认为可以在此基础上引入深度学习……”
    此时，牛迪也收起了轻视的心思，一边听着池远讲述，一边用笔在文件上进行勾画做笔记，偶尔才提出一些自己的疑问和补充。
    ……
    待众工程师回到工位后，见到的就是这样一幅“师友生恭”的画面，大部分时间池远在说，牛迪在听。
    短短几分钟，他们到底错过了什么？
    老马更是用惊悚的目光盯着老牛看——他这哥们什么时候对池远这小子态度这样好了，放着乔英子这个女孩子一个人在工位前埋头苦学……
    一直没找到出声的时机，他只能把疑问憋在肚子里。
    又过了几分钟，池远两人的交流终于告一段落。
    “关于关联规则的改进，我听说十一所之前在做，我们的系统就是他们做的，也不知道改进到哪儿了。”
    牛迪又揉了揉头发，他总觉得自己跟池远交流后，脑袋轻了不少。
    不过这个问题无伤大雅，很快就将其甩到了脑后，他笑着给池