机译:NBLSTM:嘈杂的混合卷积神经网络和基于BLSTM的深度架构,用于剩余使用寿命估算
Electrical and Computer Engineering Concordia University 1455 De Maisonneuve Boulevard West Montreal QC H3G-1M8 Canada;
Concordia Institute for Information Systems Engineering Concordia University 1455 De Maisonneuve Boulevard West Montreal QC H3G-1M8 Canada;
prognostic health management; machine learning for engineering applications; convolution neural network; long short-term memory network; hybrid models; noisy training; noisy deep learning;
机译:深度卷积神经网络在预测中的剩余使用寿命估计
机译:卷积和长期内记忆混合深度神经网络,剩下有用的生活预测
机译:用于剩余寿命估计的多模式和混合深神经网络模型
机译:经验模态分解和深度卷积神经网络的剩余使用寿命估计
机译:内部和外部特征工程应用于卷积神经网络的深度学习,用于视觉测量和自定位中的单眼相对姿态估计
机译:基于AutoEncoder方案使用深卷积生成的对抗性网络剩余使用的生命估算
机译:使用深卷积神经网络剩余的预测中的使用寿命估算