作者：裴洪
页数：152
出版社：国防工业出版社
出版日期：2024
ISBN：9787118131956
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
全书共8章，第1章对现有常见的基于深度学习剩余寿命预测技术研究现状进行深入分析，第2章给出了一种充分融合深度学习和随机过程优势的退化系统剩余寿命预测方法，第3章与第4章重点围绕全寿命周期情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第3章得到的点估计预测结果，第4章是在Bayesian深度学习框架下确定的是概率分布预测结果，第5章与第6章针对零寿命标签情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第5章提出了一种基于网络模型平均的退化系统剩余寿命点估计预测方法，第6章研究了基于Bayesian深度学习的退化系统剩余寿命不确定性量化问题，第7章与第8章分别针对一维、多维数据缺失情形下提出了数据生成算法，并将其应用于剩余寿命领域。
目录
●第1章概述
1.1DNN方法
1.2DBN方法
1.3CNN方法
1.4RNN方法
1.5本书结构安排
第2章融合深度连续置信网络与随机过程的退化系统剩余寿命预测
2.1引言
2.2基于CDBN的深度特征提取方法
2.2.1RBM的原理介绍
2.2.2CRBM的实现过程
2.2.3深度特征提取机制
2.3健康指标的确定
2.4基于扩散过程的剩余寿命预测
2.4.1健康指标建模与剩余寿命预测
2.4.2随机参数后验估计
2.4.3基于EM算法的模型参数更新
……
