文献类型:专著 浏览次数:2
  • 题名:基于深度学习的机械故障诊断技术
  • 责任者:刘业峰, 刘晶晶, 张淇淳著
  • 出版社化学工业出版社
  • 出版年:2026.1
  • ISBN:978-7-122-48848-0
  • 定价:68.00
  • 载体形态项:138页 24cm
  • 个人责任者:刘业峰著、刘晶晶著、张淇淳著
  • 学科主题:机械设备
  • 中图法分类号:TH17
  • 提要文摘附注:本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践, 涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先, 书中介绍了深度学习的基础知识, 包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 等算法, 阐述了它们在故障诊断中的应用原理; 其次, 分析了传统故障诊断方法的局限性, 并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等提高故障预测的准确性。此外, 书中还通过工业应用案例, 展示了深度学习在机械领域的实际应用, 强调了数据驱动的故障诊断方法的优势与挑战。最后, 展望了未来发展趋势, 讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。
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