本书结合轴承振动信号的固有特性和传统智能诊断方法的不足，以深度学习、迁移学习、流形学习等人工智能技术为核心，面向海量轴承振动监测信号，提出一种新的智能诊断研究框架，主要围绕“监测信号标注困难”“工况交替多变”“噪声干扰”等的不同应用需求，着重从深度聚类框架设计、跨域故障诊断模型构建、目标函数构造、度量函数设计、中心判别损失正则项设计，以及相关对齐时目标熵最小性质证明等几个方面展开研究，探索最大程度避免人工参与，且具有较强领域自适应能力的智能诊断解决方案。 本书适合制造业的研究人员和工程技术人员参考阅读，也适合作为高等学校计算机、人工智能、智能制造等专业的研究生教学用书。