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《基于深度学习的医疗设备运行状态预测与维护优化》
本研究通过深度学习实现医疗设备状态精准预测，将传统维护模式转变为数据驱动的动态优化体系。未来工作将探索多设备协同预测和联邦学习框架，进一步提升系统泛化能力，为智慧医疗基础设施提供技术支撑。本文提出一种基于深度学习的医疗设备状态预测框架，通过实时传感器数据分析，实现精准故障预警与动态维护优化，显著提升设备可用性并降低维护成本。输入层包含温度、振动、电流、压力、湿度5维特征，输出层为3类状态（正常/预警/故障）。从100台MRI设备采集12个月运行数据，每5分钟采集一次传感器读数，共包含260万条样本。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2501_93420214/article/details/153310200
模型输出3类状态(单选)
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