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【2h】

Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction.

机译：基于贝叶斯方法的数据驱动的预测方法，可直接预测剩余使用寿命。

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机译：国际观众

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作者
Mosallam Ahmed; Medjaher Kamal; Zerhouni Noureddine;
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年度 2014
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1. Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction [J] . Mosallam A., Medjaher K., Zerhouni N. Journal of Intelligent Manufacturing . 2016,第5期

机译：基于贝叶斯方法的数据驱动预测方法，直接预测剩余使用寿命
2. Remaining useful life prognostics for the rolling bearing based on a hybrid data-driven method [J] . Runxia Guo, Yingang Wang Journal of Systems and Control Engineering . 2021,第4期

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3. Health diagnosis and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries using data-driven methods [J] . Adnan Nuhic, Tarik Terzimehic, Thomas Soczka-Guth, Journal of power sources . 2013,第octa1期

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4. Remaining Useful Life Prognostics for the Rolling Bearing Based on a Hybrid Data-Driven Method [C] . Yingang Wang, Runxia Guo, Guihang Liu International Conference on Intelligent Robotic and Control Engineering . 2020

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5. Role of on -board sensors in remaining life prognostic algorithm development for selected assemblies as input to a health and usage monitoring system for military ground vehicles [D] . Heine, Richard 2008

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8. Artificial Neural Network-Based Methodologies for Rational Assessment of211 Remaining Life of Exisiting Pavements. Development of a Comprehensive, Rational 211 Method for Determination of Remaining Life of an Existing Pavement [R] . Ferregut, C., Abdallah, I., Melchor-Lucero, O., 1999

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Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction.

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