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赵志川; 陈志刚; 何群; 张楠; 夏建强;
1. 北京建筑大学机电与车辆工程学院 2. 北京市建筑安全监测工程技术研究中心 3. 安徽省春古3D打印智能装备产业技术研究院有限公司;
多重同步挤压变换; 深度脊波卷积自编码网络; 滚动轴承; 故障诊断;
机译:基于可调Q因子小波变换和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
机译:基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余的使用寿命预测和故障诊断
机译:基于深度卷积神经网络和域改编的滚动轴承鲁棒智能故障诊断方法
机译:基于一维多尺度深度卷积神经网络的健康状态分类的滚动轴承智能故障诊断
机译:利用卷积神经网络多重标签识别深度学习
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:基于小波包变换和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
机译:基于矢量量化的9.6 Kb / s语音间距同步变换编码
机译:深度离散的余弦变换的深度图像编码装置和方法,能够针对每个图像块采用优化的方法对图像进行编码,以及深度离散的余弦变换的图像深度编码装置和方法
机译:包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的CNN编码方法和装置以及包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的解码方法和装置
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