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张建宇; 张随征; 管磊; 杨洋;
北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室;
北京100124;
江苏迈安德食品机械有限公司;
扬州225127;
故障程度; 多小波包; 样本熵; BP神经网络; 自动识别;
机译:基于提升小波包变换和样本熵的新型分类器组合轴承故障诊断
机译:基于样本熵的小波包变换客观评价语音不良
机译:基于小波包分解和概率模型的轴承磨损在线跟踪:一种轴承预测方法
机译:小波包样本熵在滚动轴承故障趋势预测中的应用
机译:通过定子电流的小波包分解检测轴承损坏。
机译:基于样本熵和内核主成分分析的驱动疲劳状态识别方法研究
机译:样本熵和随机森林:基于异常的入侵检测和低带宽恶意软件攻击分类的方法
机译:基于小波包能量谱和调制信号双谱分析的滚动轴承故障诊断方法
机译:基于校正的样本熵诊断电池组多个故障的方法和系统
机译:基于样本熵的下腰痛症状分类方法和系统
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