在大数据条件下，只有更加复杂强大的深度学习模型能从根本上揭示海量数据中潜在的复杂而又丰富的数据信息，并对即将发生的某些事件可能性做出更精确预测。
需求内容：构建含有多隐层的机器学习架构模型，通过大规模数据进行训练，得到大量代表机床加工状态、加工参数、工艺规划、设备优化设计等的特征信息，从而对样本进行分类和预测，提高分类和预测的精度。
需要达到的效果：对故障诊断更加智能精准，工艺规划更加快速智能。
