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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　為了深入實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，我國(guó)正加速推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算與制造業(yè)的深度融合，促進(jìn)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。隨著數(shù)據(jù)積聚、算法革新與算力提升，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)不斷取得突破性發(fā)展，為復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)突破提供新的途徑。本書(shū)結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)的**研究成果，論述復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)的內(nèi)涵、技術(shù)體系、研究現(xiàn)狀和技術(shù)難點(diǎn)，總結(jié)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度遷移學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)的理論方法與框架，詳細(xì)介紹9種不同的深度學(xué)習(xí)模型在復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，并結(jié)合具體的應(yīng)用案例進(jìn)行展示。