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图书信息
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基于深度学习的机械故障诊断技术
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| ISBN： | 9787122488480 |
定价： | ￥68.00 |
| 作者： | 刘业峰，刘晶晶，张淇淳著 |
出版社： | 化学工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年01月 |
版次： | 1版 |
| 开本： | 24cm |
页数： | 138页 |
中图法： | TH17 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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73
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库区13/泰安展厅库
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2026-02-01
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其它供货商库存合计
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500
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2026-01-30
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图书简介 | | 本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践，涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先，介绍了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等算法，阐述了它们在故障诊断中的应用原理。其次，分析了传统故障诊断方法的局限性，并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等方式提高故障预测的准确性。此外，还通过工业应用案例，展示了深度学习在机械领域的实际应用，强调了数据驱动的故障诊断方法的优势与挑战。最后，展望了未来发展趋势，讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。 |
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