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电子信息系统在云计算、大数据等技术的驱动下，呈现出架构复杂、数据量大和实时性要求高的发展态势。基于规则阈值与专家经验的传统诊断方法，在应对软硬件耦合引发的复合型故障时，存在特征提取困难、定位精度不足等问题。深度学习技术凭借多层神经网络的自动特征学习能力与端到端建模优势，能够从传感器波形、系统日志等多维异构数据中挖掘故障发生的内在规律。（剩余3894字）
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基于深度学习的电子信息系统故障诊断方法研究
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