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李泽东; 李志农; 陶俊勇; 毛清华; 张旭辉;
南昌航空大学无损检测教育部重点实验室;
国防科技大学装备综合保障技术重点实验室;
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室;
注意力增强卷积; 深度卷积神经网络; 特征融合; 航空发动机滚动轴承; 故障诊断;
机译:基于双流特征融合卷积神经网络的滚动轴承新颖智能故障诊断方法
机译:基于特征融合的BP,RBF和PNN神经网络的滚动轴承故障诊断
机译:高效联合卷积神经网络,具有滚动轴承故障诊断的信息融合
机译:基于特征级融合法的滚动轴承故障诊断
机译:滚动轴承支撑的旋转机械故障诊断系统。
机译:通过将小波包变换集成到卷积神经网络结构中的滚动轴承新的端到端故障诊断方法
机译:基于n维特征参数距离的滚动轴承故障诊断融合信息熵方法
机译:航空发动机性能评估和气路故障诊断的传感器选择。
机译:基于功率谱熵随机森林的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
机译:滚动轴承采用增强型调制信号双谱分析的故障诊断方法
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