随着深度学习的发展，深度学习神经网络逐渐 应用于故障诊断技术，这句话改写

机器学习理论应用于故障诊断 机器学习理论如ANN、SVM和DNN等被用于机器故障诊断，自适应学习诊断知识。

深度学习技术在故障诊断的应用 将深度学习技术分为四类，并对故障诊断领域进行展望。

深度学习在故障诊断的应用 探讨深度学习在故障诊断和预测中的应用。

深度学习模型在故障诊断的进展 综述了深度学习模型在故障诊断中的选择、算法和应用。

神经网络处理非线性故障诊断 神经网络用于处理非线性问题，具有并行计算和自学习能力。

智能制造中深度学习的应用 在智能制造背景下，深度学习在故障诊断与预测中的重要性。

故障诊断技术应用 深度学习神经网络在故障诊断领域的应用，包括基于栈式自编码、深度置信网络、卷积神经网络和循环神经网络的方法。

非线性系统故障诊断 一种多层前向网络，用于非线性系统的故障诊断，具有并行计算能力和泛化容错能力。

故障诊断模型选择 建议用于故障诊断的模型，适用于分类或回归模型，强化故障特征识别。

CPIFD中的深度学习模型 代表性深度学习模型，用于流程工业故障诊断中的特征提取和问题解决。