4.1 数据链路层功能 4.2 数据链路层所提供的基本服务 4.3 高级数据链路控制协议HDLC 4.4 点对点PPP协议 4.5 数据链路层的设备与组件 4.6 技能训练：交换机和集线器的级联

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

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在实际问题中,一组数据往往具有不同的数据类型 例如,在学生登记表中,姓名应为字符型;学号可 为整型或字符型;年龄应为整型;性别应为字符型; 成绩可为整型或实型。因为一个数组中只能存放同 一种数据类型的数据,故不能用一个数组来存放这 一组数据;如单独定义为互相独立的简单变量,难 以反映它们之间的内在联系