典型文献
基于机器学习的广播电视发射故障诊断研究
文献摘要：
机器学习是现阶段人工智能领域的重点研究话题,其自学习能力、分类以及识别等功能良好,适用于诊断广播电视发射系统故障.如何在广播电视企业中高效应用这些数据,是业界关心的重要问题,其中最具研究价值的方向就是,通过数据智能化维护广播电视发射设备.设备故障诊断的最初提出者为美国国家宇航局,主要目的在于分析、预防和诊断机械设备故障,由于故障诊断技术越来越发挥出其经济效益与安全价值,所以投入研究该技术的学者也逐渐增多.研究表明,机器学习可有效提升广播电视发射系统故障诊断效率,实现智能化检测目标,节约人力成本,而且对企业经济效益具有提升价值.
文献关键词：
广播电视;发射故障;机器学习;诊断
中图分类号：
作者姓名：
王澜
作者机构：
天水卫星电视地面收转站
文献出处：
引用格式：
[1]王澜-.基于机器学习的广播电视发射故障诊断研究)[J].卫星电视与宽带多媒体,2022(23):15-16
A类：
B类：
基于机器学习,广播电视发射,发射故障,诊断研究,人工智能领域,自学习,发射系统,系统故障,高效应用,数据智能化,智能化维护,发射设备,设备故障诊断,宇航局,预防和诊断,断机,机械设备故障,故障诊断技术,安全价值,诊断效率,智能化检测,约人,人力成本,企业经济效益,提升价值
AB值：
0.341419
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
