【摘 要】
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机器设备剩余使用寿命预测的研究具有广泛的应用价值。文章介绍了人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的最新研究成果。在一些经典方法基础上，讨论了三个新的研究方向：一是如何从传感器时序数据中自动学习好的特征表示以及融合自动学习的特征和人工提取的特征以提升预测的准确率；二是如何通过知识蒸馏的方法从大的深度学习网络LSTM中学习小而准的CNN网络模型，以便将其应用到计算资源有限的设备端；三是如何利用其他
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机器设备剩余使用寿命预测的研究具有广泛的应用价值。文章介绍了人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的最新研究成果。在一些经典方法基础上，讨论了三个新的研究方向：一是如何从传感器时序数据中自动学习好的特征表示以及融合自动学习的特征和人工提取的特征以提升预测的准确率；二是如何通过知识蒸馏的方法从大的深度学习网络LSTM中学习小而准的CNN网络模型，以便将其应用到计算资源有限的设备端；三是如何利用其他源领域的训练数据来建立跨领域的预测模型，使得它在当前没有训练数据的目标领域取得良好的预测效果。
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