内容简介
本书将深度学习算法应用于装备维修保障中，主要涉及备件预测、维修保障调度、保障需求分析、维修周期评估、备件消耗预测、维修故障分类、维修间隔优化、维修保障效益评估、事后维修调度、维修保障能力评价、系统维修优化、维修备件优化配置、故障动态检测、预防性维修优化、维修水平评估等领域，为装备维修保障提供决策依据和技术支持。
本书可作为军事院校装备维修保障课程教学参考用书，也可供机关、部队以及军工企业从事装备保障的有关人员参考。
目录
目录
第 1 章 基于 WaveNet-CNN-MTSF-Aliformer 的特种装备维修器材备件预测模型
1.1 问题提出
1.2 决策原理
1.3 模型策略
1.4 模型描述
第 2 章 基于 GA 算法的维修保障分队调度模型
2.1 问题提出
2.2 决策原理
2.3 模型策略
2.4 模型描述
第 3 章 基于 ResNet - 知识图谱的通用装备保障需求分析模型
3.1 问题提出
3.2 决策原理
3.3 模型策略
3.4 模型描述
第 4 章 基于 SV 算法的装备维修周期评估模型
4.1 问题提出
4.2 决策原理
4.3 模型策略
4.4 模型描述
第 5 章 基于改进的 K-prototype 的特种装备管理分析模型
5.1 问题提出
5.2 决策原理
5.3 模型策略
5.4 模型描述
第 6 章 基于 CNN-BiGRU-Attention 的装备保障需求预测
6.1 问题提出
6.2 决策原理
6.3 模型策略
6.4 模型描述
第 7 章 基于 Eclat 算法的装备维修数据关联分析模型
7.1 问题提出
7.2 决策原理
7.3 模型策略
7.4 模型描述
第 8 章 基于 Tri-Scaleformer 的装备备件需求预测模型
8.1 问题提出
8.2 决策原理
8.3 模型策略
8.4 模型描述
第 9 章 基于 Prophet-Markov 模型的特种装备器材消耗预测模型
9.1 问题提出
9.2 决策原理
9.3 模型策略
9.4 模型描述
第 10 章 基于 BERT-ConvLSTM 的特种装备机械类故障分类模型
10.1 问题提出
10.2 决策原理
10.3 模型策略
10.4 模型描述
第 11 章 基于 MOACOA-CD-ELS 的维修间隔优化模型
11.1 问题提出
11.2 决策原理
11.3 模型策略
11.4 模型描述
第 12 章 基于 GNN 增强型元学习装备维修保障需求预测模型
12.1 问题提出
12.2 决策原理
12.3 模型策略
12.4 模型描述
第 13 章 基于 DEA 和 BP 神经网络的装备维修保障效益评估模型
13.1 问题提出
13.2 决策原理
13.3 模型策略
13.4 模型描述
第 14 章 基于 FLA 算法的特种装备事后维修的单机调度模型
14.1 问题提出
14.2 决策原理
14.3 模型策略
14.4 模型描述
第 15 章 基于综合评估 - K-means-BiGRU 的装备维修保障能力评价模型
15.1 问题提出
15.2 决策原理
15.3 模型策略
15.4 模型描述
第 16 章 基于 SOM-LDA 模型的装备维修器材需求预测模型
16.1 问题提出
16.2 决策原理
16.3 模型策略
16.4 模型描述
第 17 章 基于 MDP-CRL 的特种车辆底盘系统维护优化模型
17.1 问题提出
17.2 决策原理
17.3 模型策略
17.4 模型描述
第 18 章 基于 ABC 算法的维修备件优化配置模型
18.1 问题提出
18.2 决策原理
18.3 模型策略
18.4 模型描述
第 19 章 基于 DNN 的备件满足率与利用率预测模型
19.1 问题提出
19.2 决策原理
19.3 模型策略
19.4 模型描述
第 20 章 基于改进 YOLOv5 算法的故障动态检测模型
20.1 问题提出
20.2 决策原理
20.3 模型策略
20.4 模型描述
第 21 章 基于改进 PSO-BP 算法的预防性维修优化模型
21.1 问题提出
21.2 决策原理
21.3 模型策略
21.4 模型描述
第 22 章 基于 ISSA-SparseMLP 的装备维修水平评估模型
22.1 问题提出
22.2 决策原理
22.3 模型策略
22.4 模型描述
第 23 章 基于 GBO-LSTM-Attention 的器材消耗预测模型
23.1 问题提出
23.2 决策原理
23.3 模型策略
23.4 模型描述
第 24 章 基于 COA-BiLSTM 的装备预防性维修时间间隔预测模型
24.1 问题提出
24.2 决策原理
24.3 模型策略
24.4 模型描述
参考文献
前言/序言
前言
装备维修保障作为确保装备始终处于良好状态、保障部队战斗力的重要环节，历来受到各国的高度重视。然而，随着现代装备的快速发展，其集成了大量先进技术，结构复杂、技术含量高，维修难度大、成本高，装备复杂度提升，特别是信息化、智能化装备的大量涌现，传统的维修保障模式面临着前所未有的挑战。
在 21 世纪的科技浪潮中，人工智能技术的迅猛发展正深刻改变着人类社会的每一个角落，而深度学习作为人工智能的核心驱动力，其影响力尤为显著。在装备维修保障这一关键环节，深度学习的应用正逐步解锁新的可能性，展现出其巨大的潜力和价值，推动着维修保障的智能化、精准化和高效化。深度学习作为机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络模型，能够自动学习数据中的复杂特征和规律，实现对未知数据的预测和分类。其强大的数据处理能力、自适应性和泛化能力，使其在装备维修保障领域展现出巨大的应用潜力。
近年来，随着计算机算力的大幅提高、数据量的急剧增多以及深度学习算法的逐渐成熟，深度学习已经广泛应用于越来越多的行业与场景中，正在不断推动着这些领域的发展和进步。装备维修保障是保证部队遂行作战与训练任务的重要环节，随着信息化、智能化装备发展水平的日益提升，装备维修保障能力正逐步向精简集约、智能高效方向转变，传统的装备维修保障理念、手段、方法面临新挑战，迫切需要分析和研究深度学习技术条件下装备维修保障的规律特点，充分利用深度学习算法技术，推进装备维修保障由信息化向智能化方向发展。鉴于深度学习的上述优势，将其应用于装备维修保障领域，旨在解决传统维修模式存在的问题，提升维修保障的智能化水平。
本书旨在为读者提供一个全面了解深度学习在装备维修保障领域应用现状和前景的窗口，深入探索深度学习技术如何赋能装备维修保障，提升战斗力和装备的持续作战能力。希望通过本书的介绍和分析，能够激发更多人对这一领域的关注和兴趣，共同推动深度学习技术在装备维修保障领域的深入应用和发展。
本书第 1~16 章、第 18 章、第 22 章、第 23 章由张晓伟撰写，第 17 章由尹菲、董玉才撰写，第 19 章由孔紫宁、董玉才撰写，第 20 章由张一萌、董文涛撰写，第 21 章由刘英、董文涛撰写，第 24 章由董文涛、孔紫宁撰写，全书由张晓伟统稿。
由于作者水平有限，书中难免有不妥之处，热切期望得到专家和读者的批评指正。
作者
2025 年 10 月
