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提出了基于性能时变数据分析的再设计模块识别方法.利用产品在健康状态下的性能时变数据构建无监督学习的稀疏自编码神经网络(SAENN)模型,以用于健康状态下产品性能数据的特征提取以及产品功能退化程度的评估;将产品在健康状态下的性能数据用于训练SAENN模型,使用运行期间的性能时变数据更新产品的状态特征,以反映功能的退化过程;通过对比功能间的退化差异来识别需要再设计模块;同时,以某制造企业水平定向钻产品再设计功能模块的识别为例验证了所提方法的可行性.结果表明,所提出的再设计模块识别方法具有较好的准确性,能够识别需改进的功能模块,识别结果可作为产品再设计的依据. 相似文献
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目的:观察重组人表皮生长因子(rhEGF)治疗严重擦挫伤创面的效果及不良反应.方法:将56例患者共148个不同创面分为两部分,在常规治疗基础上,治疗组使用rhEGF,对照组使用0.05%碘伏消毒液,观察记录两组创面愈合时间.结果:治疗组浅Ⅱ度、深Ⅱ度创面愈合时间为(9.56±1.74)d、(15.16±2.67)d,对照组(12.75±3.18)d、(21.26±3.83)d.两组相比差异有统计学意义(P<0.05,0.01).rhEGF治疗有效率为90.72%.结论:rhEGF对擦挫伤创面愈合有促进作用,以深Ⅱ度创面的作用较明显. 相似文献
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