基于深度學習的復(fù)雜退化系統(tǒng)剩余壽命智能預(yù)測技術(shù)

定　價：￥89.00

作　者：	裴洪等著
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118131956	出版時間：	2024-04-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書主要包括融合深度連續(xù)置信網(wǎng)絡(luò)與隨機過程的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測、基于深度學習的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測、貝葉斯深度學習框架下退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化、零壽命標簽下基于網(wǎng)絡(luò)模型平均的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測、零壽命標簽下退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化、基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)的缺失數(shù)據(jù)生成方法及剩余壽命預(yù)測應(yīng)用、基于多維相似度的數(shù)據(jù)生成方法及剩余壽命預(yù)測應(yīng)用。本書對于引導初學者和低年級研究生掌握該領(lǐng)域相關(guān)知識具有促進和推動作用，同時為工業(yè)4.0時代下工程技術(shù)人員預(yù)測復(fù)雜退化系統(tǒng)剩余壽命提供參考依據(jù)和技術(shù)指南。

作者簡介

暫缺《基于深度學習的復(fù)雜退化系統(tǒng)剩余壽命智能預(yù)測技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

●第1章概述
1.1DNN方法
1.2DBN方法
1.3CNN方法
1.4RNN方法
1.5本書結(jié)構(gòu)安排
第2章融合深度連續(xù)置信網(wǎng)絡(luò)與隨機過程的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測
2.1引言
2.2基于CDBN的深度特征提取方法
2.2.1RBM的原理介紹
2.2.2CRBM的實現(xiàn)過程
2.2.3深度特征提取機制
2.3健康指標的確定
2.4基于擴散過程的剩余壽命預(yù)測
2.4.1健康指標建模與剩余壽命預(yù)測
2.4.2隨機參數(shù)后驗估計
2.4.3基于EM算法的模型參數(shù)更新
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