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深度学习在故障诊断中的研究综述 深度学习是近年来机器学习领域中最热门的研究方向之一，其应用前景非常广阔。随着工业自动化和智能化的发展，深度学习在故障诊断中的应用日益重要。本文对深度学习在故障诊断中的研究进行了综述，总结了深度学习在故障诊断中的应用现状和技术难点，并对深度学习在故障诊断中的研究进行了展望。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层，以表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。常用的深度学习算法有深度信念网络（Deep Belief Nets , DBNs）、卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks ,CNN) 和堆叠自动编码器 (Stacked Auto-Encoders) 等。 深度学习在故障诊断中的应用主要体现在两个方面：一是特征提取，二是模型拟合。在故障诊断中，特征提取的精度决定着故障状态辨识的结果。深度学习可以自动地学习和提取有价值的特征，从而提高故障诊断的准确性。深度学习还可以用于模型拟合，学习设备运行状态的模式，从而预测设备的故障状态。 本文还对深度学习在故障诊断中的技术难点进行了分析。深度学习在故障诊断中的应用需要大量的数据支持，但是在实际应用中，数据的获取和处理往往是非常困难的。此外，深度学习算法的选择和参数调整也需要非常小心，以避免过拟合或欠拟合的现象。 深度学习在故障诊断中的应用具有非常大的潜力和优势。随着工业自动化和智能化的发展，深度学习在故障诊断中的应用将变得越来越重要。 关键词：深度学习；故障诊断；特征提取；状态辨识；综述