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程灿; 李建勇; 徐文胜; 聂蒙;
北京交通大学 机械与电子控制工程学院;
北京100044;
载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室;
刀具磨损; 支持向量机; 双层规划; 遗传算法; 人工蜂群; 粒子滤波;
机译:基于GWO-SVM的刀具磨损状态识别与遗传算法特征选择
机译:基于线性链条件随机场模型的刀具磨损状态识别
机译:基于小波变换快速算法的刀具磨损状态识别方法
机译:基于加工后工件表面纹理图像的刀具磨损状态识别诊断系统的研究
机译:通过体积刀具磨损特征和建模,预测硬质合金/钛-铝-钒加工摩擦系统中切削刀具的磨损和演变。
机译:贝叶斯优化支持载体机(SVM)估算和优化刀具磨损的刀具磨损贝叶斯优化
机译:差分进化小波神经网络在刀具磨损状态识别中的应用
机译:基于神经网络的刀具磨损估计
机译:基于标记单应变换的支持向量机视频处理自动校准的支持向量机方法
机译:刀具或磨损件以及在刀具或磨损件上沉积表面涂层的PVD涂层方法
机译:用于测量TBM刀具磨损的TBM装置和使用该装置的测量TBM刀具磨损的方法
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