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內容簡介

　　本書主要包括融合深度連續(xù)置信網(wǎng)絡與隨機過程的退化系統(tǒng)剩余壽命預測、基于深度學習的退化系統(tǒng)剩余壽命預測、貝葉斯深度學習框架下退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化、零壽命標簽下基于網(wǎng)絡模型平均的退化系統(tǒng)剩余壽命預測、零壽命標簽下退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化、基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡的缺失數(shù)據(jù)生成方法及剩余壽命預測應用、基于多維相似度的數(shù)據(jù)生成方法及剩余壽命預測應用。本書對于引導初學者和低年級研究生掌握該領域相關知識具有促進和推動作用，同時為工業(yè)4.0時代下工程技術人員預測復雜退化系統(tǒng)剩余壽命提供參考依據(jù)和技術指南。

作者簡介

暫缺《基于深度學習的復雜退化系統(tǒng)剩余壽命智能預測技術》作者簡介

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本書結構安排
第2章融合深度連續(xù)置信網(wǎng)絡與隨機過程的退化系統(tǒng)剩余壽命預測
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測
2.4.1健康指標建模與剩余壽命預測
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
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