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杜小磊; 陈志刚; 许旭; 张楠;
北京建筑大学 机电与车辆工程学院;
北京100044;
北京市建筑安全监测工程技术研究中心;
滚动轴承; 故障诊断; 小波卷积自编码器; 长短时记忆网络; 深度学习;
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:采用小波包变换和深卷积神经网络的2D表示自动轴承故障诊断方案
机译:NBLSTM:嘈杂的混合卷积神经网络和基于BLSTM的深度架构,用于剩余使用寿命估算
机译:基于卷积自编码器和卷积神经网络的半监督学习模型
机译:新的超完备小波变换和基于小波的反卷积。
机译:基于集成卷积神经网络和深度神经网络的特征融合方法进行轴承故障诊断
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:基于小波的病态系统解卷积
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:基于小波包能量谱和调制信号双谱分析的滚动轴承故障诊断方法
机译:基于小波变换的卷积神经网络识别运动图像脑电波的分析方法
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