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随着数据时代的来临,基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能,但是此类方法依赖大量标记数据,而在实际生产过程中很难收集到大量的数据,因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾,并将其分为两类:基于数据的方法和基于模型的方法。其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充;基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等。总结了当前小样本条件下故障诊断方法的不足,并展望了小样本轴承故障诊断的未来。 相似文献
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讨论集结法在简化随机线性系统模型中的应用,它可将n维状态空间模型的主要特征集结简化到r维(r〈n)状态空间模型上,优化地再现原系统的基本性能和模裂数据。在简化模型中,动态系统集结矩阵选定为原系统矩阵特征值的子集。这种方法既适用于离散系统,也适用于连续系统。高阶系统动态模型的这种简化处理方法,不仅克服与避免了对这类系统进行仿真分析时,占用较大内存空间与耗费大量机时的缺陷,而且提高厂仿真与控制过程的稳定性和结果的准确性。 相似文献
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岑健 《上海第二工业大学学报》2006,23(4):341-348
中国入世后将逐步开放金融业。面对全球金融业混业经营的潮流,混业经营将是中国金融业发展的大势所趋。金融控股公司作为金融混业经营的一种模式,比较适合中国的国情,但金融控股公司也面临着一定的风险,具体可分为两大类:一类是在分业经营的制度下从事单一金融业务的金融机构所面临的一般业务风险,另一类是金融控股公司所面临的特有风险,如集团内部的风险传播、资本重复计算和透明度问题。从金融控股公司面临的特有风险入手,阐述了对金融控股公司的监管框架,提出了衡量金融控股公司资本充足率和监管其内部交易的方法。 相似文献
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化学流程工业故障诊断(chemical process industry fault diagnosis,CPIFD)是智能制造的一个重要分支。近年来,深度学习在特征识别和分类方面显示出独特的优势和潜力,因此,基于深度学习的CPIFD研究受到了学者们的广泛关注。然而,在已发表的研究文献中,关于基于深度学习的CPIFD的论述是有限的,因此,旨在为CPIFD的研究提供最新的参考,并激励学者进一步探讨深度学习在CPIFD中的应用。介绍了CPIFD技术的发展,阐述了在深度学习中具有代表性模型的基本理论,并综述了它们在CPIFD中的应用,这些模型包括卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码器、长短期记忆网络和其他新兴神经网络模型;讨论了深度学习在CPIFD中所面临的问题,并对今后值得研究的方向提出了展望。 相似文献
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一、建筑与社会环境社会环境是某一时期内政治、经济、文化发展的体现,具有时代性和地域性。可持续性的建筑环境设计必须考虑政治、经济、技术、美学和人文等方面的要求及传统文化、风俗习惯的综合影响,表现建筑的社会文化内涵。人、建筑和社会环境诸要素之间相互影响和制约,社会进步必然推动建筑环境的变迁。建筑离不开特定的文化传统,体现着时代特征。自古以来,我国就崇尚天人合一、与自然融合的建筑理念。各族先民都有就地取材、利用山石,木材、泥土等自然资源,依形就势建筑家园的历史,建筑的材料、技术、形式与社会环境十分协调,成为民… 相似文献
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从建筑电气系统研究现状、应用前景以及故障诊断方法等方面进行阐述;介绍信号分析、解析模型和人工智能算法三大类中用于解决建筑电气系统故障诊断的典型算法;综述三类方法在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方面的研究进展;探讨信号分析、解析模型和人工智能算法在建筑电气系统故障诊断中的理论分析,以及待解决的问题和未来的发展前景等。 相似文献