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基于表示学习的故障诊断关键技术
¥33.6(7折)定价:¥48.0为了实时地检测并识别工业过程中的异常状况,数据驱动的故障诊断方法成为多变量过程控制的研究热点之一。然而海量高维度的过程测量信息给传统的故障诊断算法带来极大的计算复杂度和建模复杂度,且存在难以利用高阶量进行在线估计的不足。面对复杂工业过程中的低阶、动态、非线性、多模态以及微小故障等问题,本书结合深度学习与统计分析、信息理论学校技术,提出了一系列基于表示学习的故障诊断技术...
为了实时地检测并识别工业过程中的异常状况,数据驱动的故障诊断方法成为多变量过程控制的研究热点之一。然而海量高维度的过程测量信息给传统的故障诊断算法带来极大的计算复杂度和建模复杂度,且存在难以利用高阶量进行在线估计的不足。面对复杂工业过程中的低阶、动态、非线性、多模态以及微小故障等问题,本书结合深度学习与统计分析、信息理论学校技术,提出了一系列基于表示学习的故障诊断技术...
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