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机械结构化稀疏学习诊断理论与应用 版权信息
- ISBN：9787030781833
- 条形码：9787030781833 ; 978-7-03-078183-3
- 装帧：精装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
机械结构化稀疏学习诊断理论与应用 内容简介
全书分十五章，主要内容包括：临床实验室管理的内容、特点；临床实验室质量体系的建立，包括管理体系的组成与运行、临床检验方法性能验证与确认、质量控制、仪器与试剂的质量管理、分析过程的质量管理等；临床实验室安全管理；沟通与咨询服务；临床实验室信息管理；临床实验室的设计与布局；各专业全面质量管理等。
机械结构化稀疏学习诊断理论与应用 目录
目录前言第1章 绪论11.1 故障诊断与状态监测的发展概况11.1.1 基于信号处理的故障特征提取技术21.1.2 基于数据驱动的智能诊断技术51.2 稀疏理论及稀疏诊断的发展概况61.2.1 基于稀疏表示字典的特征辨识71.2.2 基于稀疏正则项的特征辨识91.2.3 基于稀疏鉴别分析的故障辨识101.3 本书内容11参考文献13第2章 稀疏表示基本理论192.1 稀疏表示理论192.1.1 信号稀疏性定义192.1.2 正则化项约束与稀疏表示模型192.2 稀疏表示字典构造222.2.1 解析字典构造232.2.2 学习字典构造242.3 稀疏信号恢复算法252.3.1 贪婪算法262.3.2 凸优化算法27参考文献29第3章 结构化稀疏学习诊断理论303.1 结构化稀疏学习诊断核心要素333.1.1 结构化正则描述333.1.2 稀疏表征系统学习343.2 结构化稀疏学习诊断建模和优化求解363.2.1 结构化稀疏学习诊断模型363.2.2 模型解空间结构393.2.3 广义块坐标优化求解框架413.3 结构化稀疏学习诊断理论实例分析483.3.1 频域稀疏表征吸引子设计513.3.2 层级稀疏学习诊断模型573.3.3 SpaEIAD求解器593.3.4 统计分析62参考文献68第4章 加权稀疏分解714.1 加权稀疏分解建模原理724.1.1 经典稀疏分解原理724.1.2 加权稀疏分解原理734.2 稀疏表示字典754.2.1 构造仿真信号764.2.2 故障特征稀疏先验774.2.3 调Q小波字典构造784.3 权系数矩阵吸引子设计804.3.1 故障特征统计指标先验814.3.2 权系数矩阵吸引子834.4 模型优化求解854.4.1 加权ADMM算法854.4.2 算法复杂度分析874.5 加权稀疏分解仿真分析884.6 航空轴承振动信号实
展开全部
机械结构化稀疏学习诊断理论与应用 作者简介
2004年获西安交通大学机械工程博士学位，留校任教，2009年晋升教授。博士论文"小波有限元理论与裂纹故障诊断的研究"获得2007年全国百篇优秀博士论文。
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