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电子系统故障诊断的深度学习方法研究

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摘要随着电子信息技术的快速发展，现代电子系统的集成度和复杂度不断提升，传统故障诊断方法在处理高维、非线性的故障数据时暴露出精度不足、依赖人工特征提取等缺陷。本文针对电子系统故障诊断的实际需求，分析深度学习方法在该领域的应用优势，探讨卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等典型深度学习模型在电子系统故障诊断中的应用场景与技术路径，分析当前研究存在的数据标注不足、小样本故障诊断、模型可解释性差等问题，并对未来发展方向进行展望。

DOI wslss/0006

作者贾玉莲

机构地区 130825198409104822

出处《当代电力文化》

关键词电子系统；故障诊断；深度学习；特征提取

发表时间 2026年07月08日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）

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电子系统故障诊断的深度学习方法研究

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