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机译:基于K均值和CNN算法的滚动轴承退化状态识别。
Tongji Univ Sch Mech Engn Shanghai 201804 Peoples R China;
Tongji Zhejiang Coll Jiaxing 341000 Peoples R China;
机译:基于数学形态学分形尺寸和模糊C型滚动轴承性能降解条件识别
机译:基于正交邻域保留嵌入和adaboost_svm算法的敏感特征集的模式识别滚动轴承早期故障诊断
机译:一种基于自适应匹配追求的新的K型奇异值分解方法及其在滚动轴承弱故障的故障诊断中的应用
机译:基于复合网络的滚动轴承故障诊断改进的K-Means聚类方法
机译:使用MSTAR数据库分析目标识别中的CNN算法
机译:基于K均值聚类局部离群因素和多元高斯分布的用户自适应活动识别算法
机译:3D基于CNN的语音情感识别,使用K-Means群集和谱图
机译:基于模型的目标识别的匹配算法和特征匹配质量测量及其在自动目标识别中的应用