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谷玉海; 朱腾腾; 饶文军; 黄艳庭;
北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
北京100192;
经验模态分解; 卷积神经网络; 滚动轴承; 故障诊断;
机译:基于CNN的振动图像驱动故障诊断与强噪声下滚动轴承的转移学习
机译:基于可变形的CNN-DLSTM转移学习方法,用于多个工作条件下滚动轴承的故障诊断
机译:考虑数据不平衡和可变工作条件,基于归一化CNN的滚动轴承智能故障诊断
机译:基于EEMD和CHMM信号处理的滚动轴承故障诊断方法
机译:基于CNN的单图像超分辨率网络和生物医学图像应用
机译:基于EEMD-WST信号重建和多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法
机译:基于EEMD和GBDBN的滚动轴承故障诊断方法
机译:基于模糊推理的灰度数字图像最优二值化
机译:基于随机树CNN的CNN图像分析方法和基于森林CNN的图像分析方法
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
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