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朱冠霖; 王兆强; 王异凡; 李志峰; 孙崇智;
上海工程技术大学 机械与汽车工程学院 上海201620;
国网浙江省电力有限公司 电力科学研究院 浙江 杭州310007;
甘肃省特种设备安全技术检查中心 甘肃 兰州730020;
甘肃省特种设备检验检测研究院 甘肃 兰州730050;
柱塞泵; 液压故障诊断; 多源传感器; 神经网络; 证据融合;
机译:基于新证据相似距离的航空液压泵多源信息融合故障诊断
机译:基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断研究
机译:基于多维特征提取和证据融合理论的滚动轴承故障诊断研究
机译:基于D-S证据理论数据融合的液压泵故障诊断
机译:基于神经网络的自治系统故障诊断方法的验证和确认问题。
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:基于改进D-s证据融合的集合深度卷积神经网络模型在轴承故障诊断中的应用
机译:基于人工神经网络的电力传动逆变器模型故障诊断
机译:机动车,即汽车,基于环境地图的表示提供方法,涉及在融合为修改后的信息之前,将基于矛盾的确定证据信息修改为实际确定证据信息。
机译:液压泵故障诊断装置,具有故障诊断装置的工程机械,故障诊断方法及故障诊断程序
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