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王彭; 张克正;
南通中远川崎船舶工程有限公司;
江苏 南通 226000;
鲁东大学交通学院;
山东 烟台 264000;
光谱分析; 趋势预测; BP神经网络; 主机;
机译:基于信息融合技术和BP神经网络的转动工具磨损状态智能识别方法
机译:基于小波分析-BP神经网络的刀具磨损状态诊断
机译:基于深度神经网络基于深度神经网络的顾客磨损分析预测模型
机译:光谱分析技术在柴油机磨损状态监测中的应用研究
机译:一种基于概率的方法,用于监视刀具磨损状态并评估其对镍基合金中工件质量的影响。
机译:基于热成像和卷积神经网络的工具磨损自动识别转动过程
机译:基于神经网络的切削刀具磨损状态估计
机译:基于神经网络的刀具磨损估计
机译:神经网络的计算机辅助学习涉及基于神经网络的可变状态更改神经网络的第一层神经元与第二层神经元之间的交叉链接,该状态是使用特征实例和类别确定的
机译:电动驻车制动器例如盘式制动器,磨损状态确定方法,涉及评估用于估计磨损状态的参考值,其中基于确定动态制动应用的存在来更新该值
机译:用于内燃机的正时链条磨损状态确定过程,具有喷射计算器,用于基于曲轴和凸轮轴的角位置之间的角位移来评估链条的磨损状态的参数
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