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商品簡介
商品簡介
本書探討了深度學習在機械故障診斷中的理論與實踐，涵蓋了從基本算法到具體應用的全過程。首先，介紹了深度學習的基礎知識，包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)等算法，闡述了它們在故障診斷中的應用原理。其次，分析了傳統故障診斷方法的局限性，並展示了基於深度學習的方法如何通過分析振動信號、聲發射信號等方式提高故障預測的準確性。此外，書中還通過工業應用案例，展示了深度學習在機械領域的實際應用，強調了數據驅動的故障診斷方法的優勢與挑戰。最後，展望了未來發展趨勢，討論了多模態數據融合、遷移學習等前沿技術的潛力。本書適合機械工業領域的學術研究者、工業工程師及企業研發人員閱讀，幫助他們深入瞭解深度學習技術在故障診斷中的應用，提升設備維護效率和智能化水平，是理論與實踐相結合的有力工具。
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