典型文献
人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的应用
文献摘要：
机器设备剩余使用寿命预测的研究具有广泛的应用价值.文章介绍了人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的最新研究成果.在一些经典方法基础上,讨论了三个新的研究方向:一是如何从传感器时序数据中自动学习好的特征表示以及融合自动学习的特征和人工提取的特征以提升预测的准确率;二是如何通过知识蒸馏的方法从大的深度学习网络LSTM中学习小而准的CNN网络模型,以便将其应用到计算资源有限的设备端;三是如何利用其他源领域的训练数据来建立跨领域的预测模型,使得它在当前没有训练数据的目标领域取得良好的预测效果.
文献关键词：
剩余使用寿命估计;长短期记忆网络;卷积神经网络;深度学习;生成对抗网络;领域自适应
中图分类号：
作者姓名：
李晓黎
作者机构：
新加坡资讯通信研究院,新加坡138632;南洋理工大学,新加坡639798
文献出处：
引用格式：
[1]李晓黎-.人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的应用)[J].山西大学学报（自然科学版）,2022(03):622-630
A类：
剩余使用寿命估计
B类：
机器设备,剩余使用寿命预测,经典方法,方法基础,时序数据,自动学习,习好,特征表示,知识蒸馏,深度学习网络,计算资源,源领域,训练数据,跨领域,长短期记忆网络,生成对抗网络,领域自适应
AB值：
0.231845
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