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安艳秋; 陈举华; 张洪才;
山东大学电气工程学院;
山东大学机械工程学院;
齿轮; 可靠性; 预测; BP模型; 遗传算法; 神经网络; 弯曲疲劳寿命;
机译:从序列中启用基于深卷积神经网络的全长进化型材基于深度卷积神经网络,从而预测DNA结合蛋白
机译:答复Bev Littlewood的“关于Liang Tian和Afzel Noore的'用于软件累积失效时间预测的进化神经网络建模'的评论” [可靠性工程与系统安全87(2005)45-51]
机译:基于相互依存网络诈骗者可靠性预测混沌神经网络的混沌神经网络模型
机译:基于蚁群神经网络的齿轮箱寿命进化预测方法
机译:软件可靠性工程:进化神经网络方法
机译:基于混合损失函数的卷积神经网络预测轴承和齿轮磨损
机译:基于可靠性工程的齿轮弯曲疲劳强度设计研究:MAC14超级碳钢齿轮裂纹传播和疲劳寿命的预测
机译:基于进化搜索的神经网络构建
机译:基于人工自适应神经网络的实时预测和预测电峰的实时预测和预测电力系统的能量,健康,可靠性和性能的系统和方法
机译:基于人工自适应神经网络的电高峰实时预测和预测以及管理电力系统的能量,健康,可靠性和性能的系统和方法
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