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机译:基于特征选择和故障严重程度分类的机器健康评估方法
Assyst Energy & Infrastruct, Imagine Lab, Tour Egee 11,Allee Arche, Courbevoie, France;
Toulouse Univ, INPT ENIT, Prod Engn Lab LGP, Tarbes, France;
Amazon Inc, Austin, TX USA;
UFC, ENSMM, CNRS, FEMTO ST,UMR, Besancon, France;
ALSTOM Transport, St Ouen, France;
ALSTOM Transport, St Ouen, France;
fault severity; fault-severity classification; filter-based feature selection; inferential statistics; machine health assessment; point machine sliding-chair degradation; time series segmentation;
机译:特征选择和故障严重程度分类的机器健康评估方法,用于点机滑动椅劣化
机译:基于局部保留投影的特征选择和高斯混合模型进行机器健康评估
机译:机器健康评估的混合特征选择方案和自组织映射模型
机译:机器健康评估的混合特征选择方案
机译:自动售货机选择是否更健康? 2003年至2012年之间,年龄在6-19岁之间的NHANES参与者的自动售货机食品和饮料选择的饮食质量趋势
机译:一种机器视觉系统用于通过暗视场显微镜小波特征选择和分类对细胞活力进行自动非侵入式评估
机译:特征选择和故障严重程度分类的机器健康评估方法,用于点机滑动椅劣化