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高維機(jī)械頻譜數(shù)據(jù)智能集成建模 讀者對(duì)象:本書(shū)可供在機(jī)械、化工、能源、食品、武器裝備等行業(yè)中,基于機(jī)械頻譜或其它來(lái)源高維譜數(shù)據(jù)進(jìn)行難測(cè)參數(shù)軟測(cè)量建模的科技人員使用
本書(shū)針對(duì)與復(fù)雜工業(yè)過(guò)程產(chǎn)品質(zhì)量/產(chǎn)量以及生產(chǎn)安全密切相關(guān)的高能耗類(lèi)重型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行指標(biāo)參數(shù)難以檢測(cè)的問(wèn)題,依據(jù)難測(cè)參數(shù)與高維機(jī)械頻譜間存在地難以采用精確數(shù)學(xué)模型描述的非線性映射關(guān)系,采用基于機(jī)械設(shè)備振動(dòng)/振聲頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟測(cè)量建模方式進(jìn)行檢測(cè),重點(diǎn)解決多組分非平穩(wěn)機(jī)械時(shí)域信號(hào)蘊(yùn)含信息提取難、高維頻譜數(shù)據(jù)特征約簡(jiǎn)難、多源多尺度信號(hào)的冗余性和互補(bǔ)性融合難、工業(yè)過(guò)程固有工況漂移特性導(dǎo)致離線模型泛化性能下降等問(wèn)題,構(gòu)建能夠降低復(fù)雜度、提高可解釋性與泛化性的智能集成軟測(cè)量檢測(cè)模型。本書(shū)詳細(xì)敘述了典型機(jī)械設(shè)備難測(cè)參數(shù)檢測(cè)現(xiàn)狀及與其相關(guān)軟測(cè)量建模相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀,進(jìn)行了面向工業(yè)過(guò)程機(jī)械設(shè)備難測(cè)參數(shù)的頻譜特性分析并明確其智能集成建模策略,之后依次順序進(jìn)行面向高維機(jī)械頻譜數(shù)據(jù)的特征約簡(jiǎn)、選擇性集成建模、混合集成建模、在線集成建模算法地闡述,最終獲得了較為通用的一類(lèi)基于高維機(jī)械頻譜數(shù)據(jù)的智能集成建模方法。
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