基于人工智能AutoML技术的短波发射机故障预测分析

文档名：基于人工智能AutoML技术的短波发射机故障预测分析
摘要：人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术是由深度学习算法衍生出的技术,该技术主要用于特征提取和结果预测.自动机器学习(AutoMachineLearning,AutoML)作为人工智能技术的代表,现已在神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)、元学习等领域得到广泛应用.以短波发射机为研究对象,介绍预测设备故障所使用AutoML的框架和应用方向,说明基于该技术设计预测系统的一般步骤,并围绕该技术的具体应用展开讨论,以供参考.

作者：蔡国保Author：CAIGuobao
作者单位：甘肃省广播电视局天祝广播转播台,甘肃武威733200
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2023, 47(5)
分类号：TN838
关键词：短波发射机  人工智能(AI)  自动机器学习(AutoML)  故障预测  
Keywords：shortwavetransmitter  ArtificialIntelligence(AI)  AutomaticMachineLearning(AutoML)  failureprediction  
机标分类号：TN959.4TH165.+3TJ22
在线出版日期：2023年9月18日
基金项目：基于人工智能AutoML技术的短波发射机故障预测分析[
期刊论文]  电声技术--2023, 47(5)蔡国保人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术是由深度学习算法衍生出的技术,该技术主要用于特征提取和结果预测.自动机器学习(AutoMachineLearning,AutoML)作为人工智能技术的代表,现已在神经架构搜索(NeuralArchitec...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 12:06 上传 基于人工智能AutoML技术的短波发射机故障预测分析.pdf

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