diff --git a/doc/各领域应用(附带数据集).txt b/doc/各领域应用(附带数据集).txt
index 8ede445..dbecdb9 100644
--- a/doc/各领域应用(附带数据集).txt
+++ b/doc/各领域应用(附带数据集).txt
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     (2)XGBoost,LSTM,Prophet时间序列模型
     (3)Wind Turbine Scada Dataset
         https://www.kaggle.com/datasets/berkerisen/wind-turbine-scada-dataset/discussion/520518
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+
     数据集解析:
         数据集路径:dataset/dataset_raw/WindTurbine/wind_turbine_scada.csv
         列:
@@ -92,6 +92,11 @@
     (2)SVM,孤立森林,Autoencoder
     (3)Tennessee Eastman Process (TEP)：模拟化工厂故障的多变量时序数据。
         https://github.com/camaramm/tennessee-eastman-profBraatz
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+    数据集路径: dataset/dataset_raw/tennessee-eastman-profBraatz-master 
+    数据集解析: 这是是一个用于分类任务的数据集d00代表正常.d01代表第一类错误.d02代表第二类错误.d02_te.dat 表示 测试数据, d02.dat代表训练数据. 每个文件有52列.
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 4.物流与供应链-需求预测
     (1)预测未来产品需求量以优化库存
     (2)ARIMA,LightGBM, Transformer