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张超标; 孙延明;
华南理工大学工商管理学院 广东 广州 510641;
广州大学工商管理学院 广东 广州 510006;
刀具磨损; 刀具状态检测; 特征工程; 特征提取; 特征选择; Dropout深度前馈网络;
机译:镗削刀具颤振稳定性的研究和基于神经网络的刀具磨损预测
机译:智能制造中预测分析的深度异质GRU模型:刀具磨损预测的应用
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机译:基于轻质深度学习模型的外部信号刀具磨损预测
机译:使用深度学习卷积神经网络框架的特征工程技术在视频中检测视频
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机译:利用深层学习神经网络与面向可解释性的特征工程和后处理相结合,方便地提取个人级别的合理性
机译:基于多任务学习的零件表面粗糙度与切削刀具磨损预测方法
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