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  • 复杂机电系统智能故障诊断与健康评估 李巍华,张小丽,严如强 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 李巍华,张小丽,严如强著
    • 出版社: 国防工业出版社
    • 出版时间:2021-05-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 李巍华,张小丽,严如强著
    • 出版社:国防工业出版社
    • 出版时间:2021-05-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-05-01
    • 字数:455000
    • 页数:416
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787118122183
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:国防工业出版社

    复杂机电系统智能故障诊断与健康评估

    作  者:李巍华,张小丽,严如强 著
    定  价:156
    出 版 社:国防工业出版社
    出版日期:2021年05月01日
    页  数:416
    装  帧:平装
    ISBN:9787118122183
    主编推荐

    内容简介

    本书系统的阐述现代工业中复杂机电系统的故障预测、智能诊断及系统健康状态的评估等理论与方法,主要包括基于数据驱动的智能故障诊断原理、方法及其实现技术。基于统计学习理论、半监督学习、流形学习、深度学习的故障预测、状态评估的原理、技术及其应用。重点从模式识别、机器学习的角度,重点阐述基于半监督学习、流形学习的故障特征提取与选择、早期故障的预测、故障模式的分类及装备性能退化的评估等。并对当前机器学习的研究热点,深度学习在智能预测、健康评估中的应用进行分析、展望。本书可作为高等院校机械工程、控制工程、自动化及系统工程等专业的研究生教材或教学参考书,也可供广大科技工作者和从事过程控制、故障诊断、设备维护等人员参考。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 绪论
    1.1智能故障诊断与健康评估的概念
    1.2复杂机电系统智能故障诊断与健康评估的意义
    1.3复杂机电系统智能故障诊断与健康评估的研究内容
    1.4智能故障诊断与健康评估的研究现状
    1.4.1基于浅层机器学习的方法
    1.4.2基于深度学习的方法
    1.5本书的结构体系与特色
    参考文献
    第2章 基于监督学习的支持向量机智能诊断方法
    2.1监督学习的原理
    2.1.1监督学习问题的一般模型
    2.1.2风险最小化问题
    2.1.33种主要的学习问题
    2.2支持向量机
    2.2.1线性支持向量机
    2.2.2非线性支持向量机
    2.2.3核函数
    2.2.4支持向量机在机械故障诊断中的应用现状
    ……

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