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罗金屯; 滕飞; 周亚波; 池茂儒; 张海波;
西南交通大学信息科学与技术学院;
成都611756;
西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
成都610031;
奥塔哥大学计算机科学系;
但尼丁;
9054;
新西兰;
轮轨力反演; 数据驱动; 深度学习; 振动信号;
机译:高速铁路车辆脱轨仿真的开发-第一部分:使用车轨耦合模型的新型轮轨接触方法
机译:高速铁路列车运营的数据驱动时间补充分配模型
机译:高速铁路列车运行的数据驱动时间补充分配模型
机译:基于BPNN数据驱动模型的海洋水质模型最优参数反演-以DIN为例。
机译:通过数据驱动代理模型反演框架要求流固相互作用分析的海洋要素条件评估
机译:反演进化速率可能会限制非模型物种反演断点的实验识别
机译:数据驱动的模型反演方法用于癌症免疫治疗控制
机译:高速铁路路基用橡胶改性沥青混凝土。高速铁路IDEa计划:最终报告。 (2003年1月至2005年2月)
机译:建模模型反演系统及建模模型反演方法
机译:轮轨相互作用力的估算
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