rul专题
基于机器学习的C-MAPSS涡扇发动机RUL预测
美国国家航空航天局的商用模块化航空推进仿真系统（CMAPSS）所模拟出的涡扇发动机性能退化数据进行实验验证，数据中包含有风扇、涡轮、压气机等组件参数。C-MAPSS中所包含的数据集可以模拟出从海平面到42千英尺的高度，从0到0.9马赫的速度以及从60到100的油门杆角度。同时在每次循环的某一时间点开始会设置指定故障，并且故障在剩余循环继续存在，从而可以确定故障出现在哪一时刻，所以该数据集被普遍用作
Crow：基于req.rul查找路由Rule对象及匹配参数
Crow::run()会调用Crow::validate()，而后者会调用router_.validate(); void validate(){//Take all the routes from the registered blueprints and add them to `all_rules_` to be processed.detail::middleware_indices
Crow：基于req.rul查找路由Rule对象及匹配参数
Crow::run()会调用Crow::validate()，而后者会调用router_.validate(); void validate(){//Take all the routes from the registered blueprints and add them to `all_rules_` to be processed.detail::middleware_indices
迁移学习在RUL（剩余寿命预测）中的方法
文章目录 前置知识迁移学习剩余寿命预测领域自适应技术（DA） 基于物理失效模型的方法基于数据驱动的方法基于特征提取基于模型迁移基于样本选择基于多任务学习 参考资料 前置知识 迁移学习 迁移学习顾名思义就是我们需要将某次在机器学习中的数据进行迁移，使其能在另一次机器中发挥作用，从而更好地完成我们机器学习的目标。这里的数据从机器学习的角度来看应当分为数据集和模型参数两个方面，故迁移
基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOH及剩余寿命（RUL）预测程序
基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOH及剩余寿命（RUL）预测程序； 一个入门级的例子，重点在于讲清楚预测流程 在现代社会中，锂电池已经成为了不可或缺的电源，广泛应用于汽车、无人机、智能手机等领域中。然而，锂电池的寿命和安全性一直是大家所关注的问题。而锂电池的剩余寿命预测技术就是一种应对这一问题的有效手段。 本文将针对锂电池的剩余寿命预测技术进行探讨，并介绍一种基于扩展卡尔曼滤波的SOH（State
matlab手册_RUL model
1. a basic example - [exponentialDegradationModel] – (illustrating RUL prediction with a degradation model) Update RUL Prediction as Data Arrives. load UpdateRULExampleData #Data exponentialDe
【轴承RUL预测代码】基于DRSN（深度残差收缩网络）
DRSN（深度残差收缩网络）和完整Transformer（encoder+decoder） DRSN（深度残差收缩网络）模型的代码模型的打印训练与预测训练集的可视化：测试集的可视化： DRSN-TCN的效果 DRSN（深度残差收缩网络） 此次模型是应一位网友提出，怎么将其应用到我们的RUL预测领域中。当时候提出需求的时候，我也不太懂，后面花了两三天写出来了基础代码（就是模型个部
一种融合偶然和认知不确定性的贝叶斯深度学习RUL框架
_原文： _《《A Bayesian Deep Learning RUL Framework Integrating Epistemic and Aleatoric Uncertainties》 _作者__： _Gaoyang Lia，Li Yangb，Chi-Guhn Leec，Xiaohua Wangd，Mingzhe Ronge _作者单位： _ _a. School of Elect
RUL论文阅读—— A Novel Evaluation Framework for Unsupervised Domain Adaption on Remaining Useful Lifetime
RUL论文阅读 ——A Novel Evaluation Framework for Unsupervised Domain Adaption on Remaining Useful Lifetime link : article code 一、 Introduction 由PMD（Predictive Maintenance） 提出 RUL DNN（require large amoun
机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，CNN_LSTM模型，有详细中文注释）
1.效果视频：机械寿命预测（NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测，Python代码，CNN_LSTM模型，有详细中文注释）_哔哩哔哩_bilibili 环境库版本： 2.数据来源：https://www.nasa.gov/intelligent-systems-division 数据文件夹 数据介绍： 当前基于机器学习的剩余寿命预测方法的研究异常火爆，其中C-MAPS
基于动态自适应加权极限RUL 预测（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 💥1 概述 本文引入了 [1] 中提出的 LCI-ELM 的新改进。创新点侧重于训练模型对更高维度“时变”数据的适应。使用C-MA
2021-NeurlPS-RUl论文对应源码的复现过程记录
1.论文下载地址 Relative Uncertainty Learning for Facial Expression Recognition 如果大家不方便下载，可以点这里进行获取，密码为a05r。 2.源码下载地址 https://github.com/zyh-uaiaaaa/Relative-Uncertainty-Learning#relative-uncertainty-lea
深度学习在Li电池RUL、SOH和电池热管理中的研究进展与应用
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一篇关于深度学习在Li电池RUL、SOH和电池热管理中的研究进展与应用的文献综述。文献基本信息介绍： 本文系统介绍了Deep Learning深度学习的不同方法在锂电池剩余使用寿命（RUL）、健康状态（SOH）和电池热管理（BTM）预测中的应用。本文综述从预测性能、优点和缺点等方面评估了不同的
【shiro】(2)---基于RUL的权限管理
基于RUL的权限管理 我想在写shiro权限管理认证前，先来一个基于URL实现的权限管理控制。 一、基于URI的权限业务逻辑 实现思路： 将系统操作的每个url配置在权限表中，将权限对应到角色，将角色分配给用户，用户访问系统功能通过Filter进行过虑，过虑器获取到用户访问的url，只要访问的url是用户分配角色中的url则放行继续访问。 具体逻辑看下面一张表。
yii2 RUL的生成
通常情况下，会使用 yii\helpers\Url 使用Url类来生成想要的URL地址（链接） Url提供的方法大都是静态方法，不需要对类进行实例化 1.1 最常用的 Url::to() 1.2. base方法 Url::base()方法生成当前网络的基础URL地址，默认为相对路径 base(true)为全部地址 1.3. canonical方法
