大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備智能運維理論及應用

大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備智能運維理論及應用讀書筆記模板01思維導圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導圖理論機械裝備智能機械裝備運維數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域智能參考文獻機械裝備小結(jié)深度數(shù)據(jù)故障監(jiān)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)機械本書關(guān)鍵字分析思維導圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本著作面向?qū)W科發(fā)展前沿與工程迫切需求，圍繞機械裝備智能運維面臨的新挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)大而不全呈“碎片化”、診斷與預測受制于專家經(jīng)驗、智能診斷依賴于充足可用數(shù)據(jù)等，凝練出大數(shù)據(jù)背景下智能運維領(lǐng)域的科學問題與應用難題，按照“問題-理論-技術(shù)-實例”的邏輯主線，詳細介紹了監(jiān)測大數(shù)據(jù)質(zhì)量保障、機械裝備故障深度智能診斷、機械裝備故障遷移智能診斷、數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備剩余壽命預測等基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)，所述內(nèi)容兼具前沿性、創(chuàng)新性與工程實用性，旨在將作者團隊在智能運維領(lǐng)域的長期經(jīng)驗積累與最新研究成果分享給廣大讀者，為其開展相關(guān)學術(shù)研究、解決應用難題提供參考。目錄分析1.1機械監(jiān)測大數(shù)據(jù)的形成因素與領(lǐng)域特點1.2機械裝備智能運維的相關(guān)概念與研究現(xiàn)狀1.3大數(shù)據(jù)下智能運維面臨的機遇與挑戰(zhàn)參考文獻第1章緒論2.1基于無跡卡爾曼濾波的流數(shù)據(jù)異常檢測2.2基于核密度異常因子的離線歷史數(shù)據(jù)異常檢測2.3基于張量Tucker分解的缺失數(shù)據(jù)恢復本章小結(jié)參考文獻12345第2章機械監(jiān)測大數(shù)據(jù)質(zhì)量保障3.1基于人工神經(jīng)絡(luò)的智能故障診斷3.2基于支持向量機的智能故障診斷3.3混合智能故障診斷本章小結(jié)參考文獻12345第3章基于傳統(tǒng)機器學習的機械裝備智能故障診斷4.1深度置信絡(luò)智能故障診斷4.2堆疊自編碼機智能故障診斷4.3加權(quán)卷積神經(jīng)絡(luò)智能故障診斷4.4殘差絡(luò)智能故障診斷第4章基于深度學習的機械裝備智能故障診斷參考文獻本章小結(jié)第4章基于深度學習的機械裝備智能故障診斷5.1遷移診斷問題5.2基于實例加權(quán)的遷移智能診斷5.3基于特征分布適配的遷移智能診斷5.4多核特征空間適配的深度遷移智能診斷5.5特征分布對抗適配的深度遷移智能診斷12345第5章機械裝備故障遷移智能診斷參考文獻本章小結(jié)第5章機械裝備故障遷移智能診斷6.1基于循環(huán)神經(jīng)絡(luò)的健康指標構(gòu)建方法6.2自適應多核組合相關(guān)向量機剩余壽命預測方法6.3深度可分卷積絡(luò)構(gòu)建及剩余壽命預測6.4循環(huán)卷積神經(jīng)絡(luò)構(gòu)建及剩余壽命預測第6章數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備剩余壽命預測參考文獻本章小結(jié)第6章數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備剩余壽命預測作者介紹同名作者介紹這是《大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備智能運維理論及應用》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀書筆記讀書筆記這是《大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備智能運維理論及應用》的讀書筆記模板，可以替換為自己的心得。