資料介紹
搶險救災(zāi)行動的有效規(guī)劃和調(diào)度在挽救人民群眾生命和減輕財產(chǎn)損失中起著重要作用,利用數(shù)學建模方法和計算機仿真技術(shù),輔助決策者完成應(yīng)急物資配送車輛調(diào)度已成為學術(shù)界的共識。圍繞模型和優(yōu)化兩個關(guān)鍵點,分析了近年來應(yīng)急物資配送車輛調(diào)度的研究現(xiàn)狀,歸納出了應(yīng)急物資配送車輛調(diào)度模型的主要優(yōu)化目標和影V向因素,對比分析了多種優(yōu)化算法的應(yīng)用效果,提出了現(xiàn)有研究中存在的問題,最后研討了應(yīng)急物資配送車輛調(diào)度研究的發(fā)展趨勢。

自深度學習模型提出以來,深度學習在包括故障診斷的多個領(lǐng)域都取得了快速發(fā)展。故障診斷簡單來說就是比較正常工作時的數(shù)據(jù)與測量取得的特征值判斷滾動軸承是否處于正常狀態(tài),亞健康識別是判斷滾動軸承是否處于正常狀態(tài)與不正常狀態(tài)之間的一種狀態(tài),是故障診斷中的一種方法,本文將故障診斷與亞健康識別看作相同概念。
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