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周翔宇; 毛善君; 李梅;
北京大学遥感与地理信息系统研究所;
轴承故障诊断; 深度学习; 卷积神经网络(CNN); 强噪声; 多工况;
机译:基于可变形的CNN-DLSTM转移学习方法,用于多个工作条件下滚动轴承的故障诊断
机译:基于1D-CNN轴承故障诊断的深度传输学习方法
机译:基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断的图像降维方法
机译:基于混合CNN-SVM方法的噪声环境下的轴承故障诊断方法
机译:基于新型声发射的轴承故障诊断方法和工具的开发。
机译:基于毕达哥拉斯空间金字塔池CNN的旋转轴承智能故障诊断方法
机译:用于实时频域波束形成器的有效分数采样延迟生成的方法
机译:基于GSMALLAT-NIN-CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法
机译:用于车辆的输出轴速度传感器故障诊断方法,涉及基于当前档位确定是否存在故障标准,并且如果存在降档标准,则维持当前档位
机译:用于致动电磁线圈装置的方法,包括基于测得的电压降的采样值来确定用于电磁线圈电流的电流路径之间和用于参考电流的电流路径之间的表征电压比。
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