对目前我国建设项目全寿命周期成本控制的现状分析..pdf

无线物联网（WBAN）作为物联网（IOT）的重要组成部分以及设备到设备（D2D）通信的特殊情况，逐渐成为人们关注的焦点。 由于WBAN是一个以人体为中心的网络，因此传感器节点的能量受到严格限制，因为它们是由电量有限的电池供电的。 在每个数据收集中，仅安排一个传感器节点将其测量结果通过衰落信道直接传输到接入点（AP）。 我们提出了在公平性约束下动态选择哪个传感器应与AP通信以最大化网络寿命的问题，这是受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）。 在动态规划中，通过Bellman方程获得最优寿命和最优策略。 所提出的算法定义了在不同程度的公平性约束下WBAN生命周期的限制性能。 针对获取全局信道状态信息（CSI）时实现开销较大的缺点，提出了采用局部CSI的分布式调度算法，节省了网络开销，简化了算法。 通过仿真证明，该调度算法可以在不同的信道条件下合理分配时隙，以平衡网络寿命和公平性。

针对球轴承的剩余寿命预测问题，基于自组织映射(Self organizing map，SOM)和反向传播(Back propagation， BP)两种神经网络，提出一套新的预测球轴承剩余寿命的方法体系。深入对比分析几种不同轴承衰退指标的优缺点，利用三套时间域衰退指标和三套频率域衰退指标，包括一套新设计的指标，训练自组织映射神经网络。将源自于SOM的最小量化误差(Minimum quantization error, MQE)作为新的衰退指标，建立一套轴承性能数据库。针对球轴承衰退期，训练一套BP神经网络

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寿命预测与故障诊断作为复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问题，基于数据驱动的机器学习分析方法具有良好的 工程效果；文章系统地从故障预测与寿命估算及后续健康管理的实际工程需求出发，深入分析该类型系统因性能衰退出现的早期 故障诊断与维护时间确定的共性难点问题并深度挖掘其所对应的关键科学问题，对机器学习算法在其中的应用与研究进行综述， 重点阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法，对于完善可靠性分析方法，进一步推动机器学习算法在可靠性工程领域 的运用具有一定的指导意义。

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使用机器学习预测寿命 一个典型的回归机器学习项目利用历史数据来预测对未来的见解。 该问题陈述旨在通过给定各种特征来预测一个国家的预期寿命。 预期寿命是对人的平均预期寿命的统计量度，预期寿命取决于多种因素：地区差异，经济状况，性别差异，心理疾病，身体疾病，教育程度，出生年份和其他人口统计因素。 该问题陈述提供了一种预测生活在该国的人的平均预期寿命的方法，该因素包括以下因素：年份，GDP，教育程度，该国人的饮酒量，医疗保健系统的支出以及在该国发生的某些与特定疾病相关的死亡。国家。

项目主题：影响寿命预期的因素多元分析 数据集说明： 该数据集取自世界卫生组织（WHO）下的全球卫生观察站（GHO）数据存储库，跟踪所有国家的健康状况以及许多其他相关因素。 数据来自193个国家/地区的2000-2015年。 问题陈述 ： 影响预期寿命的各种因素，例如人口统计变量，收入构成，死亡率，免疫接种，人类发展指数，社会和经济因素。 要解决的问题： 1.免疫如何影响预期寿命？ 2.应该优先考虑哪个国家以提高其预期寿命？ 3.预期寿命是否与饮食习惯，生活方式，运动，吸烟或饮酒有关联？ 4.一个国家应采取哪些措施来增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ 1.考虑到健康因素，免疫如何影响预期寿命。 项目组成员： 姓名 电子邮件地址 妮维雅·达伯（Nivea Dabre） Pooja Desai 一闪莫特瓦尼 数据集字典： 变量名称 描述 数据类型 接受空值 国家 国家的名字 目的 ñ

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