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深度學習
面向深度學習和大數據的軌道交通軸承故障智能診斷方法 版權信息
- ISBN:9787302631910
- 條形碼:9787302631910 ; 978-7-302-63191-0
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
面向深度學習和大數據的軌道交通軸承故障智能診斷方法 本書特色
本書將深度學習故障診斷智能方法與軸承故障診斷智能技術應用融會貫通,內容新穎
面向深度學習和大數據的軌道交通軸承故障智能診斷方法 內容簡介
本書以提高軌道交通軸承故障診斷的準確性和高效性為目標,結合深度學習和大數據技術等領域**成果,系統地介紹了軌道交通軸承故障智能診斷模型構建的方法和技術。 本書共10章,主要內容包括: 軌道交通軸承故障診斷概述、軌道交通軸承結構及振動機理、軌道交通軸承故障診斷技術概述、基于卷積神經網絡的軸承故障診斷方法、基于深度信念網絡的軸承故障診斷方法、基于循環神經網絡的軸承故障診斷方法、基于集成學習的軸承故障智能診斷方法、基于遷移學習的變工況軸承故障智能診斷方法、基于大數據平臺的軸承故障智能診斷方法、軌道交通軸承故障智能診斷系統設計與實現。 本書可作為從事軌道交通故障診斷技術研究的科研人員和工程技術人員的參考用書,也可作為高等院校計算機科學與技術、軟件工程、機械工程等相關專業“故障診斷智能技術”課程的教材。
面向深度學習和大數據的軌道交通軸承故障智能診斷方法 目錄
算法 5.4.3基于MCELF的加速DBN故障診斷的模型實驗 第6章基于循環神經網絡的軸承故障診斷方法 6.1基于循環神經網絡故障診斷工作原理 6.1.1基于循環神經網絡的軸承故障診斷網絡結構 6.1.2基于循環神經網絡的軸承故障診斷建模機理 6.1.3長短期記憶網絡LSTM工作原理 6.1.4門限循環單元GRU網絡工作原理 6.2基于循環神經網絡的軸承故障診斷模型構建 6.2.1基于循環神經網絡的軸承故障診斷模型構建流程 6.2.2一種基于LGL軸承故障診斷模型構建算法 6.3基于循環神經網絡的軸承故障診斷模型實驗 6.3.1基于LGL軸承故障診斷數據源 6.3.2基于LGL軸承故障診斷模型構建實驗 6.3.3基于LGL軸承故障診斷模型驗證實驗 第7章基于集成學習的軸承故障智能診斷方法 7.1基于集成學習的故障診斷工作原理 7.1.1集成學習方法及Stacking算法 7.1.2基于集成學習的故障診斷網絡結構 7.2基于集成學習的軸承故障診斷模型構建 7.2.1基于集成學習的軸承故障診斷模型構建方法 7.2.2基于集成學習的軸承故障診斷模型構建流程 7.3基于集成學習的軸承故障診斷模型實驗 7.3.1基于集成學習的軸承故障診斷數據源 7.3.2基于集成學習軸承故障診斷模型構建實驗 第8章基于遷移學習的變工況軸承故障智能診斷方法 8.1基于遷移學習的變工況軸承故障診斷工作原理 8.1.1基于遷移學習的變工況故障診斷網絡結構 8.1.2一種改進彈性網正則化的遷移學習方法 8.2基于遷移學習的變工況軸承故障診斷模型構建 8.2.1基于遷移學習的變工況軸承故障診斷模型構建
流程 8.2.2基于遷移學習的變工況軸承故障診斷模型構建
算法 8.3基于遷移學習的變工況軸承故障診斷模型實驗 8.3.1變工況軸承故障診斷數據源 8.3.2變工況軸承故障診斷模型實驗 第9章基于大數據平臺的軸承故障智能診斷方法 9.1大數據Hadoop平臺工作原理 9.1.1Hadoop大數據平臺框架 9.1.2Hadoop分布式文件系統HDFS 9.1.3Hadoop分布式計算MapReduce 9.1.4Hadoop資源管理器Yarn 9.2基于Hadoop的軸承故障診斷平臺設計與實現 9.2.1基于Hadoop的軸承故障診斷平臺設計 9.2.2基于Hadoop的軸承故障診斷平臺實現 9.3基于Hadoop的軸承故障診斷實驗 9.3.1基于Hadoop分布式存儲的軸承故障診斷實驗 9.3.2基于Hadoop分布式計算的軸承故障診斷實驗 第10章軌道交通軸承故障智能診斷系統設計與實現 10.1軌道交通軸承故障智能診斷系統設計 10.1.1故障智能診斷系統平臺框架設計 10.1.2故障智能診斷系統平臺功能設計 10.2軌道交通軸承故障智能診斷系統實現 10.2.1故障智能診斷系統實現技術框架 10.2.2軸承故障智能診斷系統核心模塊展示 參考文獻 附錄英文縮略詞及術語
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