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内容简介：本书首先介绍了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等算法，阐述了它们在故障诊断中的应用原理；其次，分析了传统故障诊断方法的局限性，并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等提高故障预测的准确性；最后展望了未来发展趋势，讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。