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题名/责任者:

基于深度学习的复杂退化系统剩余寿命智能预测技术/裴洪[等] 著

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-118-13195-6/CNY89.00

载体形态项:

144页:图;26cm

并列正题名:

Intelligent prediction technology for remaining useful life for complex degradation system based on deep learning

个人责任者:

裴洪 著

个人责任者:

喻勇 著

个人责任者:

司小胜 著

学科主题:

机器学习-系统工程-寿命-预测

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 喻勇, 司小胜, 胡昌华, 张晟斐

相关题名附注:

英文题名取自封面

书目附注:

有书目 (第136-144页)

提要文摘附注:

全书共8章，第1章对现有常见的基于深度学习剩余寿命预测技术研究现状进行深入分析，第2章给出了一种充分融合深度学习和随机过程优势的退化系统剩余寿命预测方法，第3章与第4章重点围绕全寿命周期情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第3章得到的点估计预测结果，第4章是在Bayesian深度学习框架下确定的是概率分布预测结果，第5章与第6章针对零寿命标签情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第5章提出了一种基于网络模型平均的退化系统剩余寿命点估计预测方法，第6章研究了基于Bayesian深度学习的退化系统剩余寿命不确定性量化问题，第7章与第8章分别针对一维、多维数据缺失情形下提出了数据生成算法，并将其应用于剩余寿命领域。

使用对象附注:

相关技术人员

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