MACHINERY; RELIABILITY ENGINEERING; STRUCTURAL FAILURE; SYSTEM FAILURES; CLASSIFYING; PERFORMANCE PREDICTION; QUALITY CONTROL; TESTS;
机译:基于负荷谱数据的混合动力电动汽车车队部件故障分类采用单变量和多变量决策树的平衡随机森林方法
机译:对电路的整体组件的故障数量进行组织分析– OE纺纱机基于观察到的机械振动,从其可靠性角度出发,在观察的开采时间内
机译:使用内核极限机器学习(KELM)分类器和内核主成分分析(KPCA)的基于异常的恶意流量识别
机译:使用负荷谱数据上的平衡随机森林对混合动力电动车队的部件故障进行分类
机译:预测风力涡轮机故障和相关成本:调查故障原因,影响和严重性,建模可靠性并使用可靠性方法和机器学习技术预测风力涡轮机的故障时间,维修时间和故障成本
机译:使用机器学习分类器从EEG谱中的Go / Nogo任务中的选择和禁止组件的识别
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