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刘可真; 吴世浙; 李鹤健; 骆钊; 王科; 徐肖伟; 赵勇军;
昆明理工大学电力工程学院 云南昆明650504;
云南电网有限责任公司大理供电局 云南大理671003;
云南电网有限责任公司电力科学研究院 云南昆明650217;
云南电力技术有限责任公司 云南昆明650000;
变压器; 深度森林; 无编码比值; 故障诊断;
机译:核主成分分析与随机森林相结合的高速铁路牵引变压器故障诊断方法
机译:基于深度和基于质量的方法估算森林土壤碳储量变化的比较:以印度尼西亚西爪哇省的年轻人工林和次生林为例。
机译:基于随机矢量功能 - 链接神经网络的电力变压器故障诊断方法
机译:基于深度学习的变压器故障诊断方法
机译:基于机器学习和基于深度学习的非结构化参考的实体解决方法
机译:RF-MaloSite和DL-Malosite:基于随机森林和深度学习的方法来识别丙二酰化位点
机译:基于ESTA和深度学习神经网络的变压器故障诊断专家系统在MATLAB中编程
机译:基于深度学习的C2网络物理系统可靠性评估方法
机译:基于集成深度信仰网络的变压器故障诊断方法和系统
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机译:基于溶解气体比例的油浸式变压器故障诊断方法
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