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石怀涛; 乔思康; 丁健华; 王子男; 白晓天;
沈阳建筑大学机械工程学院 辽宁沈阳110168;
沈阳建筑大学高档石材数控加工装备与技术国家地方联合工程实验室 辽宁沈阳110168;
故障诊断; 电主轴; 深度学习; 卷积神经网络; Dropout优化方法;
机译:基于改进卷积神经网络的轴承故障诊断新方法
机译:基于循环谱相干和卷积神经网络的轴承故障诊断深度学习方法
机译:基于SVD和一维卷积神经网络的新型轴承故障诊断方法
机译:基于VMD的改进卷积神经网络的电机轴承故障诊断
机译:基于新型声发射的轴承故障诊断方法和工具的开发。
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:改进的信号交叉口规划方法和专用左转车道的操作211分析。基于仿真的方法。第1部分.211文献综述
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:基于多比特卷积神经网络的存储单元的存储单元,基于多位卷积神经网络的基于存储的存储器的存储器阵列结构及其计算方法
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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