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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(cè)技術(shù)
全書共8章,第1章對(duì)現(xiàn)有常見的基于深度學(xué)習(xí)剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)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(jī)過程優(yōu)勢(shì)的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)方法,第3章與第4章重點(diǎn)圍繞全壽命周期情形所開展的剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究,第3章得到的點(diǎn)估計(jì)預(yù)測(cè)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(cè)結(jié)果,第5章與第6章針對(duì)零壽命標(biāo)簽情形所開展的剩余壽命預(yù)測(cè)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(diǎn)估計(jì)預(yù)測(cè)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(duì)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。
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