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基于TICC自监督算法的核电设备状态识别与工况划分
目录
基于TICC自监督算法的核电设备状态识别与工况划分（1）．．．．．．．．4
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
理论基础与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1自监督学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2TICC算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3核电设备状态识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.4工况划分方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
核电设备状态识别模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3状态识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.4模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
TICC自监督算法在核电设备状态识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1算法原理解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.2实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
工况划分模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.1工况划分标准制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.2模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3参数调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.4工况划分效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
案例分析与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
6.1案例选取与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
6.2状态识别与工况划分流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.3应用效果与效益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
7.2研究局限与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
基于TICC自监督算法的核电设备状态识别与工况划分（2）．．．．．．．46
一、文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
1.1核电设备的重要性及其状态监测需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
1.2自监督算法在核电设备状态识别中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．49
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
二、核电设备状态识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
2.1核电设备状态识别技术的发展现状．．．．
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