23、致谢与版权说明:安全工程术语定义背后的支持与贡献

致谢与版权说明:安全工程术语定义背后的支持与贡献

1. 引言

在任何科学领域,准确的术语定义都是交流的基础。特别是在电气系统安全工程这样相对新兴的学科中,术语的定义和标准化显得尤为重要。本文将聚焦于术语定义背后的致谢与版权说明,揭示这些定义得以成形的支持网络和技术背景。通过对这些内容的探讨,我们可以更好地理解术语定义的严谨性和权威性。

2. 致谢:感谢那些支持与贡献的人

2.1 DIN德国标准化学会和VDE电气技术、电子和信息技术协会

材料已经获得DIN德国标准化学会(Deutsches Institut für Normung e.V.)和VDE电气技术、电子和信息技术协会(Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V.)的许可而被引用。这两个机构在标准化工作中发挥了重要作用,确保了术语定义的权威性和准确性。这些标准不仅为学术研究提供了坚实的基础,也为实际应用提供了可靠的指导。

2.2 IEEE标准

各种定义摘自各种IEEE标准,这些标准在参考文献中有详细说明。所有此类材料的版权均归电气和电子工程师协会(The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.)所有。IEEE作为一个全球领先的科技组织,致力于推动电气和电子技术的发展。通过引用IEEE的标准,不仅确保了术语定义的专业性和广泛认可,也为读者提供了最新的研究成果和技术动态。

2.3 IEC出版物

进一步的定义摘自各种IEC出版物,这些出版物也在参考文献中有详细说明。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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