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机器学习各大模型原理的深度剖析

通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。

  • 2024-05-06
  • 阅读244

健康评估、预测和剩余使用寿命-动态阈值处理程序

正如在第 4.3.1.1 节中介绍的那样，本节的目的是提出一种程序，使得能够估计监测系统故障前的剩余时间（RUL）。因此，S-MFEC 算法一方面用于估计系统的离散状态（当前和未来状态），另一方面通过类似于已观察到的案例（符合方程 [4.21]）来动态设置故障阈值。为了清晰简单地呈现，这里假定特征由先前提出的 SW-ELM 算法（第 4.2.2.2 节）进行预测，但对于任何其他预测器，该程序都保持不变。

  • 2024-06-08
  • 阅读308

健康评估、预测和剩余使用寿命-S-MEFC算法

以下我们尝试通过引入一种新的分区算法以及一种新的系统健康状态评估方法来解决上述提到的问题（第 4.3.1.3 节）。所提出的聚类算法是减法-最大熵模糊聚类（S-MEFC）[JAV 13a, JAV 15a]。它基于（并利用）两种分区算法：

  • 2024-06-08
  • 阅读320

预测性维护-健康指标的构建

实际操作中，数据处理的主要困难之一与确定在PHM过程中实际有用的特征相关联。首先，尽管保留的特征通常与退化相关，但它们的因果关系并不明确，构建的指标的物理解释并不总是容易的。此外，特征并不是最终步骤，它们必须适应预期的后续处理（检测、诊断和预测）。这是我们可以解决与健康状态估计和故障预测相关的PHM子过程的基础。这些子过程将在接下来的两章中介绍。

  • 2024-06-08
  • 阅读387

预测性维护-从系统到数据（01）

本章描述了一种获取监控数据的一般方法，这些数据代表了退化机制，是PHM应用所必需的（图2.1）。

  • 2024-06-08
  • 阅读324

ICT技术赋能碳中和（数字碳手印）白皮书

近年来，我国高度重视信息通信行业绿色低碳发展，积极部署数字技术赋能全社会降碳，推动数字技术和传统产业深度融合，助力建设美丽中国和中国式现代化。数字技术创新速度之快和影响力度之广前所未有，已在能源、工业、建筑、交通等领域取得显著的节能降碳成效，成为有效应对气候变化和拉动经济发展的重要技术支撑。然而，ICT技术赋能碳减排仍然缺乏系统的技术赋能发展环境，缺少标准化的方法论引导，不利于ICT技术与传统行业的融合创新应用。

  • 2023-12-20
  • 阅读881

新型换热技术

换热器在工、农业的各领域应用十分广泛，在日常生活中传热设备也随处可见是不可缺少的工艺设备之一。因此换热设备的研究备受世界各国政府及研究机松的高度重视在全世界第一次能源危机爆发以来各国都在下大力量寻找新的能源及在节约能源上研究新途径。在研究投入大、人力资源配备足的情况下，一批具有代表性的高效换热器和强化传热元件诞生。随着研究的深入，工业应用取得了今人瞩目的成果，得到了大量的回报，如板翅式换热器、大型板壳式换热器和强化沸腾的表面多孔管、T形翅片管、强化冷凝的螺纹管、锯齿管等都得到了国际传热界专家的首肯，社会效益非常显著，大大缓解了能源的紧张状况换热器的种类繁多，有多种分类方法

  • 2023-12-20
  • 阅读294

智慧水务数字化转型整体解决方案（63页 PPT）

近年来智慧水务的建设从科技发展、相关政策、企业重视等各方面得到了大力推动，与智慧水务相关体系正处于逐步规范与完善的重要进程中，其建设成果在解决方案的设计理念、项目的管理模式以及实际操作的落地效率等各方面都具有极大的塑造空间。 结合国内外领先水务公司实践经验，智慧水务数字化转型首先要做到的是自身的点线面的数字化，今后的智慧水务治理实体必须是建立开放、透明、参与协作为指导原则的健康、可持续智慧水务生态，实现全方位智慧化服务体系建设。 那么，如何建立智慧体：全方位智慧化服务体系建设？

  • 2024-02-14
  • 阅读244
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