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内容简介：
本书系统的阐述现代工业中复杂机电系统的故障预测、智能诊断及系统健康状态的评估等理论与方法，主要包括基于数据驱动的智能故障诊断原理、方法及其实现技术。基于统计学习理论、半监督学习、流形学习、深度学习的故障预测、状态评估的原理、技术及其应用。重点从模式识别、机器学习的角度，重点阐述基于半监督学习、流形学习的故障特征提取与选择、早期故障的预测、故障模式的分类及装备性能退化的评估等。并对当前机器学习的研究热点，深度学习在智能预测、健康评估中的应用进行分析、展望。本书可作为高等院校机械工程、控制工程、自动化及系统工程等专业的研究生教材或教学参考书，也可供广大科技工作者和从事过程控制、故障诊断、设备维护等人员参考 。
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书籍介绍
本书系统的阐述现代工业中复杂机电系统的故障预测、智能诊断及系统健康状态的评估等理论与方法，主要包括基于数据驱动的智能故障诊断原理、方法及其实现技术。基于统计学习理论、半监督学习、流形学习、深度学习的故障预测、状态评估的原理、技术及其应用。重点从模式识别、机器学习的角度，重点阐述基于半监督学习、流形学习的故障特征提取与选择、早期故障的预测、故障模式的分类及装备性能退化的评估等。并对当前机器学习的研究热点，深度学习在智能预测、健康评估中的应用进行分析、展望。本书可作为高等院校机械工程、控制工程、自动化及系统工程等专业的研究生教材或教学参考书，也可供广大科技工作者和从事过程控制、故障诊断、设备维护等人员参考 。
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书籍清晰度：4分
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很好。顶一个希望越来越好，一直支持。
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- 网友 石***致：
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书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：7分
主题深度：8分
文字风格：8分
语言运用：9分
文笔流畅：5分
思想传递：5分
知识深度：4分
知识广度：4分
实用性：9分
章节划分：8分
结构布局：6分
新颖与独特：7分
情感共鸣：8分
引人入胜：7分
现实相关：6分
沉浸感：8分
事实准确性：8分
文化贡献：9分