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制造大数据深度学习理论与实践
| 著者 | 于丽娅,张安思,李少波著 |
| ISBN | 9787121514449 |
| 中图分类 | T-39 工业技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 13333页 |
| 价格 | ¥168.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.5/10
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📝 内容简介
本书围绕制造大数据的“聚、通、用”,研究如何实现制造大数据的融合、共享、分析与应用;将侧重于以大数据技术、深度学习技术的基本原理与应用实践为特色,介绍大数据技术、深度学习技术理论在设备健康状态智能监测、产品质量检测上的应用;着重介绍大数据、故障诊断、寿命预测、产品质量检测所必需的基础理论知识,数据采集与预处理、深度学习的诊断理论分析及数据融合等方法,并在介绍系统理论知识的基础上,采用大量应用实例及应用场景加以说明。
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