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刘思辰; 杨飞然; 杨军;
中国科学院噪声与振动重点实验室(声学研究所) 北京 100190;
中国科学院大学 北京 100049;
剩余寿命预测; 刀具状态监测; 多传感器信息融合; 数据增强; 深度神经网络;
机译:基于人工神经网络的多传感器融合模型预测硬车削刀具磨损
机译:刀具磨损与产品质量下降之间相互作用的多阶段制造过程剩余寿命预测
机译:基于云模型的改进的多传感器融合方法和詹森 - 香农分歧,利用改进的多传感器融合方法风险评估
机译:基于多传感器融合的发动机剩余寿命预测
机译:通过模式分类和多类机器学习实现端铣削中智能刀具状态监测(TCM)的多传感器融合。
机译:铣削刀具状态监测的多传感器融合方法
机译:基于特征提取的刀具刀具718刀具磨损预测
机译:基于多传感器融合的aUV浅水站保持波扰动预测与补偿
机译:基于多传感器融合的数据处理方法和装置,包括多传感器融合方法
机译:基于多传感器融合的数据处理方法和装置以及多传感器融合方法
机译:剩余寿命预测方法,剩余寿命预测程序和剩余寿命预测装置
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