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• 010 __ |a 978-7-5221-0758-5 |d CNY58.00

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• 200 1_ |a 深度学习方法在滚动轴承故障知识中的应用 |f 陈志刚，杜小磊著

• 210 __ |a 北京 |c 中国原子能出版社 |d 2020

• 215 __ |a 186页 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 本书以机械动力设备中常用的部件——滚动轴承为研究对象，系统阐述了深度学习方法在滚动轴承故障诊断中的应用。分析了滚动轴承常见的故障、原因和振动机理，介绍了当前滚动轴承故障诊断方法；在基于现代信号处理的基础上，阐述了基于深度学习的特征提取前处理方法；进一步阐述了基于半监督深度学习的滚动轴承故障识别方法，基于有监督深度学习的滚动轴承故障识别方法，以及基于迁移深度学习的滚动轴承故障识别方法。通过这些方法的阐述和实例分析，得出了相关结论，对提高滚动轴承故障识别的精确性和智能性，提供了有理论意义的参考。

• 333 __ |a 滚动轴承故障诊断相关研究人员

• 606 0_ |a 机器学习 |x 应用 |x 滚动轴承 |x 故障诊断

• 690 __ |a TH133.33 |v 5

• 701 _0 |a 陈志刚 |4 著

• 701 _0 |a 杜小磊 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 沈成 |c 20211026

• 905 __ |a WFKJXY |d TH133.33/9

• 920 __ |a 4370400 |z 1