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本文开发了一个分阶段的稳健性分析框架，该框架将结构方程模型（SEM）、普通最小二乘法（OLS）和双机器学习（DML）连接起来，用于基于调查的潜变量研究，并通过金融科技数字客户亲密度调查模型进行了演示。该框架为研究人员提供了一个可重复使用的模板，用于评估不同估计方法下研究结果的稳定性。
本文提出了一种基于置信规则库并考虑鲁棒性分析的可靠故障诊断方法，解决了传感器可靠性问题，并在WD615柴油机和轴承数据集上验证了该方法。