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• 010 __ |a 9787122488480 |d 68

• 100 __ |a 20260417d2026 ekmy0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 200 0_ |a 基于深度学习的机械故障诊断技术 |f 刘业峰，刘晶晶，张淇淳著

• 210 __ |c 化学工业出版社 |d 2026 |a 北京

• 215 __ |a 138页 |a 24cm

• 330 __ |a 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，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、声发射信号等方式提高故障预测的准确性。此外，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。

• 333 __ |a 本书适用于机械工业领域的学术研究者、工业工程师及企业研发人员

• 606 0_ |a 机械设备 |x 故障诊断 |x 故障诊断

• 690 __ |a TH17