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全書共8章，第1章對現有常見的基於深度學習剩餘壽命預測技術研究現狀進行深入分析，第2章給出了一種充分融合深度學習和隨機過程優勢的退化系統剩餘壽命預測方法，第3章與第4章重點圍繞全壽命週期情形所開展的剩餘壽命預測方法研究，第3章得到的點估計預測結果，第4章是在Bayesian深度學習框架下確定的是概率分佈預測結果，第5章與第6章針對零壽命標簽情形所開展的剩餘壽命預測方法研究，第5章提出了一種基於網絡模型平均的退化系統剩餘壽命點估計預測方法，第6章研究了基於Bayesian深度學習的退化系統剩餘壽命不確定性量化問題，第7章與第8章分別針對一維、多維數據缺失情形下提出了數據生成算法，並將其應用於剩餘壽命領域。
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