技术诊断

概率神经网络（PNN）基于模糊推理理论，是一种用于电力系统中变压器故障诊断的前馈神经网络。PNN利用高斯核函数处理非线性关系和异常值，通过历史数据学习预测可能的故障模式，并提前采取维护措施。MATLAB神经网络工具箱为构建和训练PNN模型提供了便捷，包括数据预处理、模型构建、训练优化与应用预测等步骤。

Simulink 的诊断示例挺实用的，尤其是帮你优化求解器和检查连接性这块。求解器就是决定仿真“怎么跑”的引擎，比如ode45跑非刚性系统就挺稳，而ode15s更适合 stiff 问题。调整下步长、误差容限，速度和精度就能平衡得还不错。诊断信息会提示你是不是哪里参数不合适，比如步长被拒绝了、算着算着超时了之类的。 连接性问题也得注意，尤其是Mux和总线信号。它能帮你把好几个信号打包，但输入数量或类型对不上，下游模块就不乐意了，直接给你警告。诊断工具在这时候就像老朋友，告诉你具体是哪个接口不对，修起来也快。 压缩包Simulink_Diagnostics_Examples.zip里有现成模型，直

旋转机械故障诊断面临人工干预多、效率低、故障样本获取难等挑战。为解决这些问题，提出一种基于数据挖掘技术的诊断方法。 该方法首先提取不同故障状态下的时域和频域特征频率，构建故障样本数据库。然后，利用粗糙集和决策树融合算法生成故障诊断决策，并通过轴承故障诊断案例验证了模型的有效性。

本书详细讲解了数据库的启动和关闭、控制文件与数据库初始化、参数及参数文件、数据字典、内存管理、buffer cache与shared pool原理、重做、回滚与撤销、等待事件、性能诊断与sql优化等Oracle的关键主题。从基础知识到性能调整和丰富的诊断案例，内容全面、系统、深入，结合实际工作场景提供了大量实例和解决问题的方法，适合有一定数据库基础、希望深入学习Oracle技术的数据库从业人员。

智能诊断的相关论文集对这个领域的研究进行了深入探讨。里面包括了智能诊断、故障诊断和数据挖掘三个核心方向。你可以了解如何用计算机科学、人工智能以及机器学习来检测设备故障和预测潜在问题，挺有实际价值的。如果你在工作中需要设备维护或故障诊断，这些论文会给你带来不少启发。比如，**智能诊断**通过神经网络和模式识别技术实时监测设备状态，发现潜在问题。而**故障诊断**则通过设备数据，帮你快速定位故障原因。再加上**数据挖掘**，能够从海量数据中提取有用的模式，提前预防问题。整体来看，这些论文能你更好地理解这些技术的应用，提升诊断准确性和工作效率。如果你在相关领域工作，这些资料就像是一个不错的资源库，值

利用分水岭分割技术进行肺癌诊断，该技术在医疗领域具有重要应用，特别是在Matlab平台上的实现。

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

诊断工具与动态性能观察，给人一种良好的印象，希望对你有所帮助。

AWR 报告，作为 Oracle 数据库的一个重要工具，用于诊断性能问题，尤其是宕机相关的故障。通过 AWR 报告，你可以找到系统性能瓶颈，理解不同的资源使用情况。嗯，报告里会列出各种有用的数据，比如 I/O、CPU、内存等的使用情况，适合做故障排查。对于数据库管理员来说，掌握 AWR 报告的解读方法，真的是挺重要的。 举个例子，假设你的数据库突然崩溃，查看 AWR 报告能你发现是不是因为 CPU 资源过载导致的。其实，AWR 报告里还包含了多历史数据，可以你追踪性能趋势。建议定期生成 AWR 报告，别等到系统宕机才去查。 如果你对 Oracle 数据库比较感兴趣，能从这些相关文章中获取一些实

本研究采用高效液相色谱分析法，成功测定了人尿中假尿嘧啶核苷（简称假尿苷）的含量。该方法简化了尿样前处理步骤，并利用标准假尿苷进行定量分析。通过建立标准工作曲线，对数例正常人、肺癌和鼻咽癌患者的尿样进行了检测和统计分析，初步探索了肺癌和鼻咽癌的早期诊断方法。