Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems
Idioma: inglés
Editorial: CRC Press Jun 2024, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book aims to highlight the potential of deep learning (DL)-enabled methods in intelligent fault diagnosis (IFD), along with their benefits and contributions.The authors first introduce basic applications of DL-enabled IFD, including auto-encoders, deep belief networks, and convolutional neural networks. Advanced topics of DL-enabled IFD are also explored, such as data augmentation, multi-sensor fusion, unsupervised deep transfer learning, neural architecture search, self-supervised learning, and reinforcement learning. Aiming to revolutionize the nature of IFD, Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diangosis of Mechanical Systems contributes to improved efficiency, safety, and reliability of mechanical systems in various industrial domains.The book will appeal to academic researchers, practitioners, and students in the fields of intelligent fault diagnosis, prognostics and health management, and deep learning. 218 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9781032752372
- Título
- Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems
- Autor
- Ruqiang Yan
- Editorial
- CRC Press Jun 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1032752378
- ISBN 13
- 9781032752372
- Peso del artículo
- 614 gramos
- Dimensiones
- 260x183x16 mm
The book aims to highlight the potential of deep learning (DL)-enabled methods in intelligent fault diagnosis (IFD), along with their benefits and contributions.
The authors first introduce basic applications of DL-enabled IFD, including auto-encoders, deep belief networks, and convolutional neural networks. Advanced topics of DL-enabled IFD are also explored, such as data augmentation, multi-sensor fusion, unsupervised deep transfer learning, neural architecture search, self-supervised learning, and reinforcement learning. Aiming to revolutionize the nature of IFD, Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diangosis of Mechanical Systems contributes to improved efficiency, safety, and reliability of mechanical systems in various industrial domains.
The book will appeal to academic researchers, practitioners, and students in the fields of intelligent fault diagnosis, prognostics and health management, and deep learning.
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Acerca del autor
Ruqiang Yan is a professor at the School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University. His research interests include data analytics, AI, and energy-efficient sensing and sensor networks for the condition monitoring and health diagnosis of large-scale, complex, dynamical systems.
Zhibin Zhao is an assistant professor at the School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University. His research interests include sparse signal processing and machine learning, especially deep learning for machine fault detection, diagnosis, and prognosis.
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