机译:具有权重放大的长短期记忆神经网络及其在齿轮剩余使用寿命预测中的应用
State Key Laboratory of Mechanical Transmission Chongqing University Chongqing 400044 People's Republic of China;
College of Electromechanical Engineering Qingdao University of Science and Technology Laoshan District Qingdao 266061 People's Republic of China;
Residual life prediction; Recurrent neural network; Feature fusion; Attention mechanism; Gear vibration signal;
机译:基于长短期记忆递归神经网络的PEMFC剩余使用寿命预测
机译:基于长时记忆和Elman神经网络混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:数据驱动剩余的使用寿命使用多个传感器信号和深长短期内存神经网络
机译:长期在线记忆网络对涡轮风扇发动机降解的剩余使用寿命预测
机译:使用长短期记忆人工神经网络来全球预测大气密度
机译:时间序列多通道卷积神经网络具有基于注意力的长短期记忆可预测轴承剩余使用寿命
机译:用于设施基础设施故障的长短期内存网络,剩余使用寿命预测