99PAO在线视频国产,蝌蚪窝视频

內(nèi)容簡介

　　超聲導(dǎo)波智能監(jiān)測是超聲導(dǎo)波領(lǐng)域的重要前沿方向，《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測技術(shù)》系統(tǒng)地敘述了超聲導(dǎo)波稀數(shù)據(jù)智能監(jiān)測的理論及方法，綜合利用了大數(shù)據(jù)建模和小樣本泛化的優(yōu)勢，這對于航空航天、海工裝備、軌道交通、電力等諸多領(lǐng)域中疲勞、磨損、腐蝕等結(jié)構(gòu)損傷的智能化監(jiān)測，都有著廣泛的應(yīng)用價值。為適合初學(xué)者閱讀學(xué)習(xí)，《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測技術(shù)》由淺入深進(jìn)行論述，以訓(xùn)練樣本缺失時的超聲導(dǎo)波遷移監(jiān)測技術(shù)為重點研究內(nèi)容，基本涵蓋了相關(guān)概述、理論基礎(chǔ)、監(jiān)測框架、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、多任務(wù)增強(qiáng)、遷移增強(qiáng)等稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測的主要內(nèi)容和技術(shù)方法?！断?shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測技術(shù)》可作為高等院校和科研單位有關(guān)科研工作者、技術(shù)人員、研究生和高年級本科生進(jìn)行相關(guān)研究的參考資料。

作者簡介

暫缺《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章基于超聲導(dǎo)波的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)智能監(jiān)測概述
1．1 超聲導(dǎo)波檢測概述
1．1．1 超聲導(dǎo)波檢測概念
1．1．2 超聲導(dǎo)波檢測技術(shù)分類
1．2 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測概述
1．2．1 超聲導(dǎo)波主要特性
1．2．2 超聲導(dǎo)波特性分析方法
1．3 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測系統(tǒng)
1．3．1 超聲導(dǎo)波監(jiān)測系統(tǒng)組成
1．3．2 超聲導(dǎo)波主動傳感模塊組成
1．4 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測研究進(jìn)展
1．4．1 超聲導(dǎo)波信號處理算法國內(nèi)外研究進(jìn)展
1．4．2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測研究進(jìn)展
1．4．3 稀數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)方法研究進(jìn)展
第2章稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導(dǎo)波監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2．1 超聲導(dǎo)波完備性結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)
2．1．1 完備性監(jiān)測框架概述
2．1．2 超聲導(dǎo)波特征提取
2．1．3 超聲導(dǎo)波結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)識別
2．2 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波數(shù)據(jù)增強(qiáng)監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2．2．1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法概述
2．2．2 時序信號數(shù)據(jù)增強(qiáng)理論基礎(chǔ)
2．2．3 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略
2．3 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波多任務(wù)監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2．3．1 多任務(wù)學(xué)習(xí)方法概述
2．3．2 有監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2．3．3 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波多任務(wù)學(xué)習(xí)策略
2．4 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波遷移學(xué)習(xí)監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2．4．1 遷移學(xué)習(xí)方法概述
2．4．2 直推式遷移學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2．4．3 稀數(shù)據(jù)下超聲導(dǎo)波遷移學(xué)習(xí)策略
2．5 本章小結(jié)
第3章基于超聲導(dǎo)波的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測新型框架
3．1 超聲導(dǎo)波監(jiān)測新型框架
3．2 超聲導(dǎo)波深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測模型
3．2．1 超聲導(dǎo)波特征融合網(wǎng)絡(luò)
3．2．2 超聲導(dǎo)波局部特征提取網(wǎng)絡(luò)
3．2．3 超聲導(dǎo)波時序特征提取網(wǎng)絡(luò)
3．3 基于超聲導(dǎo)波時頻特征融合的深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法
3．3．1 SWT-AE方法流程
3．3．2 SWT-AE監(jiān)測結(jié)果分析
3．4 基于超聲導(dǎo)波局部特征編碼的深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法
3．4．1 CAE-LSTM方法流程
3．4．2 編碼信號監(jiān)測結(jié)果分析
3．4．3 超聲導(dǎo)波監(jiān)測稀數(shù)據(jù)特性實驗分析
3．4．4 超聲導(dǎo)波監(jiān)測稀數(shù)據(jù)知識遷移策略
3．5 本章小結(jié)
第4章基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)半監(jiān)督監(jiān)測技術(shù)
4．1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)概述
4．2 結(jié)構(gòu)狀態(tài)異常檢測方法
4．2．1 超聲導(dǎo)波信號卷積降維
4．2．2 超聲導(dǎo)波信號異常分析
4．3 基于孿生卷積網(wǎng)絡(luò)的超聲導(dǎo)波半監(jiān)督成像方法
4．3．1 訓(xùn)練樣本及測試樣本標(biāo)準(zhǔn)化方法
4．3．2 模擬損傷信號生成的數(shù)據(jù)擴(kuò)充機(jī)制
4．3．3 超聲導(dǎo)波異常監(jiān)測模型構(gòu)建方法
4．3．4 基于多路徑異常特征的損傷成像機(jī)理
4．4 稀數(shù)據(jù)集半監(jiān)督成像監(jiān)測實驗
4．4．1 半監(jiān)督結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測實驗設(shè)置
4．4．2 模擬損傷信號重構(gòu)結(jié)果分析
……
第5章基于共享特征的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)多任務(wù)深度監(jiān)測技術(shù)
第6章基于特征適應(yīng)深度遷移的跨結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)
第7章結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)