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Oracle性能优化与故障诊断的案例分享。

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简介：
通过分享Oracle性能优化与故障诊断的实际案例，旨在进行深入分析，最终实现对问题的优化和有效诊断。

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  • 智能轴承故障诊断的MATLAB故障诊断代码案例分析: 这...
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    本案例聚焦于利用MATLAB进行智能轴承故障诊断的编程实现，通过具体代码展示如何运用数据分析技术有效识别和预测轴承故障。 故障诊断代码是使用MATLAB编写的智能轴承故障诊断程序的一种情况。该程序主要采用了特征检测和神经网络技术进行开发。此代码来源于本科课程作业，并已编写了8年时间，由于许多学生需要一个简单的案例研究，因此它被广泛分享。在分析中考虑的因素包括均方根、峰值-峰值因数、峰度、波形因素、利润冲动因子、均方频率、重力频率和故障特征频率等。此外，该程序还使用了BP神经网络进行处理。
     
  • PCA故障诊断.zip_PCA故障诊断_基于Matlab的PCA故障数据分析与诊断
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    本资源提供了基于Matlab进行PCA（主成分分析）的故障数据处理和诊断方法，适用于工业过程监测与维护。 该文件包含了故障诊断数据集以及可供参考学习的Matlab代码。
     
  • 智能故障诊断及专家系统_故障诊断_故障诊断与专家系统_故障诊断系统_专家诊断系统_诊断系统
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    本项目聚焦于开发先进的智能故障诊断及专家系统，结合人工智能技术实现对复杂设备和系统的高效、精准故障分析。该系统能够提供快速的故障定位、原因解析以及维修建议，显著提升工业生产效率与安全性。通过集成机器学习算法和知识库管理，我们致力于打造一个智能化程度高、适应性强的故障诊断平台，广泛应用于制造业、能源行业等多个领域。 智能故障诊断与专家系统详细介绍了故障诊断的过程及算法步骤。
     
  • 智能化故障诊断技术
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    智能化故障诊断技术是一套利用人工智能和数据分析来预测、识别并解决机械设备问题的方法和技术，旨在提高生产效率及设备可靠性。 智能故障诊断技术采用SVM方法，并附带MATLAB程序及详细说明，同时包含具体实例仿真。
     
  • Python_code故障诊断_python故障_FAULT_故障诊断_python_
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    本教程专注于教授如何使用Python进行代码故障诊断，涵盖常见错误类型及解决策略，帮助开发者提升问题排查能力。 提供一个基于故障诊断的Python程序供相关学者下载学习。
     
  • PSO_SVM_PSOSVM_电路故障诊断_PSO优化SVM_PSO-SVM
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    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM）的混合算法(PSO-SVM)，有效提升了电路故障诊断的精度和效率。 PSO优化的SVM算法被应用于模拟电路故障诊断中的分类问题。
     
  • 1dcnntest1_1DCNN_轴承故障诊断_基于TensorFlow的CNN故障诊断方法_故障诊断轴承_
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    本研究运用TensorFlow平台，提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型，通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征，旨在提高故障检测的准确性和效率。 使用Python语言，在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。