机译:级联融合卷积长短时间内存网络,用于剩余滚动轴承的使用寿命预测
Northeastern Univ Sch Comp Sci & Engn Shenyang 110819 Peoples R China;
Northeastern Univ Software Coll Shenyang 110169 Peoples R China;
RUL prediction; bearing; deep learning; convolutional long-short time memory network;
机译:基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余的使用寿命预测和故障诊断
机译:基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承剩余的使用寿命预测,具有集成扩张卷积块
机译:基于卷积神经网络的滚动轴承性能劣化评估和深层长期记忆网络
机译:基于时间卷积网络的滚动轴承直接剩余使用寿命预测
机译:基于量化的贸易组合优化使用长短期内存网络的库存预测
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:级联融合卷积长短时间内存网络,用于剩余滚动轴承的使用寿命预测