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基於人工智能的故障診斷方法（簡體書）
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本書結合軸承振動信號的固有特性和傳統智能診斷方法的不足，以深度學習、遷移學習、流形學習等人工智能技術為核心，面向海量軸承振動監測信號，提出一種新的智能診斷研究框架，主要圍繞“監測信號標注困難”“工況交替多變”“噪聲干擾”等的不同應用需求，著重從深度聚類框架設計、跨域故障診斷模型構建、目標函數構造、度量函數設計、中心判別損失正則項設計，以及相關對齊時目標熵最小性質證明等幾個方面展開研究，探索最大程度避免人工參與，且具有較強領域自適應能力的智能診斷解決方案。
本書適合製造業的研究人員和工程技術人員參考閱讀，也適合作為高等學校計算機、人工智能、智能製造等專業的研究生教學用書。
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