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包郵 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)測技術(shù)
作者：裴洪
開本：
16開
頁數(shù)：
152
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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)測技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787118131956
- 條形碼：9787118131956 ; 978-7-118-13195-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
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)測技術(shù) 內(nèi)容簡介
全書共8章，第1章對現(xiàn)有常見的基于深度學(xué)習(xí)剩余壽命預(yù)測技術(shù)研究現(xiàn)狀進行深入分析，第2章給出了一種充分融合深度學(xué)習(xí)和隨機過程優(yōu)勢的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測方法，第3章與第4章重點圍繞全壽命周期情形所開展的剩余壽命預(yù)測方法研究，第3章得到的點估計預(yù)測結(jié)果，第4章是在Bayesian深度學(xué)習(xí)框架下確定的是概率分布預(yù)測結(jié)果，第5章與第6章針對零壽命標簽情形所開展的剩余壽命預(yù)測方法研究，第5章提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)模型平均的退化系統(tǒng)剩余壽命點估計預(yù)測方法，第6章研究了基于Bayesian深度學(xué)習(xí)的退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化問題，第7章與第8章分別針對一維、多維數(shù)據(jù)缺失情形下提出了數(shù)據(jù)生成算法，并將其應(yīng)用于剩余壽命領(lǐng)域。
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)測技術(shù) 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
……
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
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