人民幣定價：98 元
定價
：NT$ 588 元優惠價
：87 折 512 元
絕版無法訂購
相關商品
商品簡介
目次
商品簡介
預測與健康管理是未來先進航空發動機飛行安全，減少維修保障費用實施新型維修保障體制的支撐技術。以現代機器學習為基礎的數據挖掘方法是關聯裝備運行信息與裝備運行安全、裝備維修保障的重要工具，是當前預測與健康管理理論和應用研究的熱點。《航空發動機的智能診斷、建模與預測方法》緊跟預測與健康管理技術發展前沿，以現代機器學習為研究手段，詳細總結、介紹了作者在航空發動機智能診斷、建模和預測方法研究中取得的最新成果。
目次
序前言第1章 緒論1．1 航空發動機預測與健康管理概述1．2 航空發動機診斷和預測方法及發展現狀1．2．1 航空發動機診斷和預測的技術途徑及發展概況 1．2．2 航空發動機診斷和預測有代表性的數據挖掘方法 1．2．3 存在的主要問題1．3 主要研究成果及本書章節安排1．3．1 支持向量機方法及其應用1．3．2 覆蓋機器學習理論及其應用1．3．3 核多元統計方法及其應用1．3．4 進化計算和免疫計算方法及其應用1．3．5 本書章節安排參考文獻第2章 支持向量機方法及應用2．1 支持向量機的基本算法2．1．1 線性支持向量機2．1．2 廣義線性支持向量機 2．1．3 支持向量的定義2．1．4 核函數技巧與內積2．1．5 非線性支持向量機2．1．6 補充說明2．2 支持向量機分類算法2．2．1 C-SVM 2．2．2 ySVM 2．2．3 One-Class SVM2．2．4 LS-SVM2．2．5 多類支持向量機方法 2．3 支持向量機回歸算法2．3．1 數學描述2．3．2 不敏感損失函數 2．3．3 回歸SVM2．3．4回歸LS-VM2．3．5 稀疏回歸LS-SVM2．3．6 在線回歸LS-SVM2．4 支持向量機求解算法2．4．1 塊算法 2．4．2 分解算法2．4．3 順序最小優化方法2．4．4 其他算法2．5 支持向量機診斷理論應用2．5．1 SVM分類算法應用模式2．5．2 基於SVM的航空發動機故障診斷 2．5．3 基於SVM的AdaBoost故障診斷方法2．6 支持向量機建模與預測理論及其應用2．6．1 SVM回歸應用模型 2．6．2 基於SVM的航空發動機起動過程建模與應用2．6．3 基於SVM的早期故障預示研究2．6．4 基於LS-SVM的航空發動機動態過程建模2．6．5 基於SVM的壓氣機低轉速特性建模參考文獻第3章 覆蓋機器學習理論及應用3．1 覆蓋機器學習模型3．1．1 覆蓋機器學習模型化3．1．2 核學習機MEB等價表徵 3．1．3 核學習機廣義MEB等價表徵3．1．4 核學習機與MEB關係性質 3．2 MEB核心集快速實現算法3．2．1 最小MEB算法現狀3．2．2 最優核心集MEB算法3．2．3 嚴格核心集MEB算法3．2．4 新算法理論分析 3．3 結構覆蓋分類學習機3．3．1 理論背景3．3．2 向量值分類SVM模型3．3．3 結構覆蓋分類算法……第4章 核多元統計方法及應用第5章 進化計算和人工免疫方法及應用第6章 航空發動機PHM數據挖掘問題及技術挑戰
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
大陸出版品因裝訂品質及貨運條件與台灣出版品落差甚大，除封面破損、內頁脫落等較嚴重的狀態，其餘商品將正常出貨。
特別提醒：部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QR CODE 連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。
無現貨庫存之簡體書，將向海外調貨：
海外有庫存之書籍，等候約45個工作天;
海外無庫存之書籍，平均作業時間約60個工作天，然不保證確定可調到貨，尚請見諒。
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。