Book Description: In this book, we explore the use of deep neural networks (DNNs) for intelligent fault diagnosis of mechanical systems. The authors present a comprehensive overview of the current state of the art in DNNs and their applications in various fields such as computer vision, natural language processing, and speech recognition. They also delve into the challenges and limitations of using DNNs in these applications and discuss potential solutions to overcome them. The book covers the fundamentals of DNNs, including their architecture, training methods, and performance evaluation metrics. Additionally, it provides case studies on the application of DNNs in real-world scenarios, such as predictive maintenance and health monitoring of machines. The book is divided into four parts: Part I provides an introduction to DNNs and their applications in mechanical systems, while Part II focuses on the challenges and limitations of using DNNs in these applications. Part III explores the use of DNNs in predictive maintenance and health monitoring, and Part IV discusses future directions and opportunities for research in this field. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the process of technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state.

В этой книге мы исследуем использование глубоких нейронных сетей (DNN) для интеллектуальной диагностики неисправностей механических систем. Авторы представляют всесторонний обзор современного состояния DNN и их приложений в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи. Они также углубляются в проблемы и ограничения использования DNN в этих приложениях и обсуждают потенциальные решения для их преодоления. Книга охватывает основы DNN, включая их архитектуру, методы обучения и метрики оценки эффективности. Кроме того, он предоставляет тематические исследования по применению DNN в реальных сценариях, таких как прогностическое обслуживание и мониторинг состояния машин. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит введение в DNN и их применение в механических системах, в то время как Часть II посвящена проблемам и ограничениям использования DNN в этих приложениях. В части III рассматривается использование DNN в прогностическом обслуживании и мониторинге здоровья, а в части IV обсуждаются будущие направления и возможности для исследований в этой области. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве.

''