机读格式显示(MARC)

• 000 01190nam0 22002771 450

• 001 0000699758

• 005 20260617160000.0

• 010 __ |a 978-7-122-48848-0 |d CNY68.00

• 100 __ |a 20260212d2026 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 基于深度学习的机械故障诊断技术 |A ji yu shen du xue xi de ji xie gu zhang zhen duan ji shu |f 刘业峰, 刘晶晶, 张淇淳著

• 210 __ |a 北京 |c 化学工业出版社 |d 2026.01

• 215 __ |a 138页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第130-138页)

• 330 __ |a 本书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、声发射信号等提高故障预测的准确性；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。

• 333 __ |a 本书适合机械工业领域的学术研究者、工业工程师及企业研发人员阅读

• 606 0_ |a 机械设备 |A ji xie she bei |x 故障诊断

• 690 __ |a TH17 |v 5

• 701 _0 |a 刘业峰 |A liu ye feng |4 著

• 701 _0 |a 刘晶晶 |A liu jing jing |4 著

• 701 _0 |a 张淇淳 |A zhang qi chun |4 著

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20260201

• 905 __ |a WXCSXY |d TH17/26