基于改进贝叶斯学习的旋转机械故障诊断(MATLAB)

贝叶斯理论的基础是18世纪的英国数学家Bayes提出的贝叶斯公式,Bayes在统计决策函数、统计推断以及和统计的估算等数学领域都做出了重要贡献。19世纪,法国数学家Laplace创作的《概率的分析理论》一文利用了贝叶斯分析,但由于当时贝叶斯理论在实际应用中存在各种问题,因而未曾被大家普遍接受。20世纪初,意大利数学家Fineti和英国数学家Jeffreys都对贝叶斯理论的创新与完善做出了重要贡献。1950年,统计学家Wald提出了统计决策理论,利用贝叶斯方法将数理统计问题看作统计学家与自然的博弈,这在数理统计学上是一项重大革新。与此同时,信息论也得到长足发展,这些新变化直接或间接地推动了贝叶斯理论的完善。20世纪50年代,Robbins等人为代表的数学家提出将经验经典方法和贝叶斯方法相结合的思路,引起了统计界的广泛关注。1958年,著名的统计学杂志《Biometrika》为了纪念贝叶斯,全文重新刊登了论文《论有关基于问题的求解》,标志着贝叶斯方法重新进入大众视野。20世纪60年代以后,随着科学技术的发展,特别是人工智能领域的快速进步,贝叶斯理论在机器学习、数据挖掘等方面获得了广阔的应用空间。

鉴于此,采用一种改进的贝叶斯学习方法对旋转机械进行故障诊断,并以异步电机转子断条故障为例进行了试验验证,运行环境为MATLAB R2018。

​​​​​​​擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

相关推荐
说私域11 分钟前
兴趣电商内容数据洞察未来市场走向研究——基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的实践
人工智能·小程序
纪东东17 分钟前
机器学习——使用K近邻算法实现一个识别手写数字系统
人工智能·机器学习·近邻算法
视觉语言导航17 分钟前
南科大适应、协同与规划的完美融合!P³:迈向多功能的具身智能体
人工智能·具身智能
THMAIL21 分钟前
机器学习从入门到精通 - 数据预处理实战秘籍:清洗、转换与特征工程入门
人工智能·python·算法·机器学习·数据挖掘·逻辑回归
Moutai码农43 分钟前
1.5、机器学习-回归算法
人工智能·机器学习·回归
非门由也1 小时前
《sklearn机器学习——绘制分数以评估模型》验证曲线、学习曲线
人工智能·机器学习·sklearn
THMAIL1 小时前
深度学习从入门到精通 - AutoML与神经网络搜索(NAS):自动化模型设计未来
人工智能·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习·逻辑回归
wei_shuo1 小时前
使用 Auto-Keras 进行自动化机器学习
机器学习·自动化·keras
Debug_Snail2 小时前
【营销策略算法】关联规则学习-购物篮分析
大数据·人工智能
山烛2 小时前
深度学习:残差网络ResNet与迁移学习
人工智能·python·深度学习·残差网络·resnet·迁移学习