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目录CONTENTS
01
单击输入目录标题
02
研究背景与意义
03
社团发现算法理论基础
04
添加章节标题
研究背景与意义
船舶主机系统故障诊断的重要性
提高船舶运行安全性和可靠性
减少因故障导致的停机时间和经济损失
保障船舶和人员生命安全
现有故障诊断方法的局限性
传统故障诊断现有方法对早现有方法在处
方法依赖于人期故障的敏感理多源异构数
工经验和专家度较低，往往据和复杂工况
知识，难以应导致故障发现下的故障诊断
对复杂多变的不及时，影响时，准确性和
社团发现算法在故障诊断领域的应用前景
船舶主机系统故障诊断的挑战与重社团发现算法的优势和应用潜力
要性
传统故障诊断方法的局限性和不足
社团发现算法理论基础
社团发现算法概述
应用领域：广泛应用于社交网络分析、生物信息学、图像分割等领域。
常见的社团发现算法比较
谱平分法：基于网络结构的社团发现算法，通过计算节点间的相似度来划分社团。
团。
本研究采用的社团发现算法介绍
障进行分类和定位
系统故障诊断提供有力支持
船舶主机系统故障诊断方法设
船舶主机系统故障数据收集与预处理
数据来源：船舶主机系统数据类型：温度、压力、数据预处理：去噪、滤波、
的传感器数据振动等归一化等操作
基于社团发现算法的故障模式识别
社团发现算法社团发现算法基于社团发现
用于故障模式在船舶主机系算法的故障模
识别的原理统故障诊断中式识别流程
的应用
故障诊断模型的性能评估指标
l准确率：衡量模型正确预测故障的能力
l召回率：衡量模型发现故障的能力
lF1分数：综合考虑准确率和召回率的综合评价指标
实验验证与结果分析
实验数据来源与实验环境介绍
数据来源：实船运行数据、船舶主实验条件：模拟船舶实际运行环境，
机系统故障样本数据包括负载变化、温度、湿度等
实验环境：高性能计算机集群、故
实验过程与
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