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融合Transformer网络与维纳过程的贮备系统寿命预测
火箭军工程大学导弹工程学院;
海军工程大学兵器工程学院
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任锦程
郑建飞
胡昌华
董海迪
裴洪
开通知网号
针对备件存储失效下基于深度学习的贮备系统寿命预测模型的不确定性水平难以量化,并且基于随机过程的模型在处理复杂和海量数据时存在一定的局限性问题。本文提出一种融合Transformer网络与维纳过程的非线性退化贮备系统寿命预测方法。采用SG滤波器和CEE...
机 构:
火箭军工程大学导弹工程学院;
海军工程大学兵器工程学院;
领 域:
数学;
工业通用技术及设备;
机械工业;
关键词:
Transformer网络;
退化趋势函数;
贮备系统;
寿命预测;
维纳过程;
存储失效;
自适应估计;
CEEMDAN算法;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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哈尔滨工程大学学报
2025年05期
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