![]() ![]() |
機械結(jié)構(gòu)化稀疏學習診斷理論與應用 讀者對象:本書可供機械故障診斷工程師和技術指導人員以及各高等院校相關專業(yè)師生參考
本書從稀疏診斷的角度出發(fā),針對現(xiàn)有特征辨識技術:匹配濾波策略和智能學習策略的不足,介紹了結(jié)構(gòu)化稀疏學習診斷理論的基本原理與核心的技術。通過從一維結(jié)構(gòu)化稀疏:加權協(xié)同稀疏結(jié)構(gòu)、非負有界稀疏結(jié)構(gòu);過渡到二維結(jié)構(gòu)化稀疏:非局部協(xié)同稀疏結(jié)構(gòu)、自相似加權稀疏秩結(jié)構(gòu)、廣義稀疏協(xié)同結(jié)構(gòu),建立一系列具體的結(jié)構(gòu)化稀疏學習診斷模型,實現(xiàn)了不同問題的有效診斷。并結(jié)合風電裝備特征辨識和航空發(fā)動機齒輪轂裂紋診斷兩個案例證明所闡述的結(jié)構(gòu)稀疏診斷新理論的可行性。
更多科學出版社服務,請掃碼獲取。 ![]()
你還可能感興趣
我要評論
|