全書共8章，第1章對現(xiàn)有常見的基于深度學習剩余壽命預測技術(shù)研究現(xiàn)狀進行深入分析，第2章給出了一種充分融合深度學習和隨機過程優(yōu)勢的退化系統(tǒng)剩余壽命預測方法，第3章與第4章重點圍繞全壽命周期情形所開展的剩余壽命預測方法研究，第3章得到的點估計預測結(jié)果，第4章是在Bayesian深度學習框架下確定的是概率分布預測結(jié)果，第5章與第6章針對零壽命標簽情形所開展的剩余壽命預測方法研究，第5章提出了一種基于網(wǎng)絡模型平均的退化系統(tǒng)剩余壽命點估計預測方法，第6章研究了基于Bayesian深度學習的退化系統(tǒng)剩余壽命不確定性量化問題，第7章與第8章分別針對一維、多維數(shù)據(jù)缺失情形下提出了數(shù)據(jù)生成算法，并將其應用于剩余壽命領(lǐng)域。