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  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 。