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准确故障检测和诊断的可解释人工智能技术综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了制造业中深度学习模型的不透明性对故障检测和诊断的挑战，探讨了可解释人工智能（XAI）的工具和技术在增加决策透明度方面的作用，讨论了当前的局限性和未来的研究，以平衡可解释性与模型性能，应用于关键工业用例的人工智能应用。
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关键要点
- 制造业中深度学习模型的不透明性对故障检测和诊断构成重要挑战。
- 本文综述了可解释人工智能（XAI）的工具和技术。
- 探讨了各种XAI方法在增加人工智能决策透明度方面的作用。
- 特别关注涉及人类的关键情景中的决策透明度。
- 讨论了当前的局限性以及未来潜在的研究方向。
- 旨在在改善信任度的同时平衡可解释性与模型性能。
- 强调了人工智能在关键工业用例中的应用。
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