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机译:基于深度特征表示和传递学习的滚动轴承剩余使用寿命预测
Henan Normal Univ Sch Comp & Informat Engn Xinxiang 453007 Henan Peoples R China;
Univ Alberta Dept Mech Engn Edmonton AB T6G IH9 Canada;
Correlation coefficient; deep learning (DL); remaining useful life (RUL) prediction; transfer component analysis (TCA); transfer learning;
机译:基于深度特征表示和长短期记忆神经网络预测滚动轴承的剩余使用寿命:
机译:一种基于极端学习机的两级方法,用于预测滚动元件轴承剩余使用寿命的基础
机译:使用多尺度特征提取的基于深度学习的轴承剩余使用寿命估计
机译:基于稀疏表示的滚动轴承剩余使用寿命估算
机译:基于应力的滚动轴承新疲劳寿命模型
机译:基于特征表示学习和深神经网络的药物目标交互预测的基于学习方法
机译:基于可靠的降解指示器与Quantile回归的可靠性降解指示器和时间卷积网络预测剩余的滚动轴承使用寿命