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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書主要包括融合深度連續(xù)置信網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)過(guò)程的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)、基于深度學(xué)習(xí)的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)、貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架下退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化、零壽命標(biāo)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(cè)、零壽命標(biāo)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的缺失數(shù)據(jù)生成方法及剩余壽命預(yù)測(cè)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(cè)應(yīng)用。本書對(duì)于引導(dǎo)初學(xué)者和低年級(jí)研究生掌握該領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)具有促進(jìn)和推動(dòng)作用，同時(shí)為工業(yè)4.0時(shí)代下工程技術(shù)人員預(yù)測(cè)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(jiǎn)介

暫缺《基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜退化系統(tǒng)剩余壽命智能預(yù)測(cè)技術(shù)》作者簡(jiǎn)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(jī)過(guò)程的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)
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(shí)現(xiàn)過(guò)程
2.2.3深度特征提取機(jī)制
2.3健康指標(biāo)的確定
2.4基于擴(kuò)散過(guò)程的剩余壽命預(yù)測(cè)
2.4.1健康指標(biāo)建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
2.4.2隨機(jī)參數(shù)后驗(yàn)估計(jì)
2.4.3基于EM算法的模型參數(shù)更新
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