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• 200 1_ |a 基于深度学习的机械故障诊断技术 |A ji yu shen du xue xi de ji xie gu zhang zhen duan ji shu |f 刘业峰, 刘晶晶, 张淇淳著

• 210 __ |a 北京 |c 化学工业出版社 |d 2026.01

• 215 __ |a 138页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第130页)

• 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。

• 606 0_ |a 机械设备 |A ji xie she bei |x 故障诊断

• 606 0_ |a 机械维修 |A ji xie wei xiu

• 690 __ |a TH17 |v 5

• 701 _0 |a 刘业峰 |A liu ye feng |4 著

• 701 _0 |a 刘晶晶 |A liu jing jing |4 著

• 701 _0 |a 张淇淳 |A zhang qi chun |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20251223

• 902 __ |a Rt1193-2555

• 962 __ |a 200059183 |x f810cab57b34971b255199fd29e49a

• 997 __ |a 可供