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【2h】

An Ensemble Deep Convolutional Neural Network Model with Improved D-S Evidence Fusion for Bearing Fault Diagnosis

机译：基于改进D-s证据融合的集合深度卷积神经网络模型在轴承故障诊断中的应用

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作者
Shaobo Li; Guokai Liu; Xianghong Tang; Jianguang Lu; Jianjun Hu;
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年度 2017
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1. A Bearing Fault Diagnosis Method Based on Feature Selection Feedback Network and Improved D-S Evidence Fusion [J] . Tang Xianghong, Gu Xin, Wang Jiachen, Quality Control, Transactions . 2020,第期

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2. An improved deep convolutional neural network with multi-scale information for bearing fault diagnosis [J] . Huang Wenyi, Cheng Junsheng, Yang Yu, Neurocomputing . 2019,第SEPa24期

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3. An improved deep convolutional neural network with multi-scale information for bearing fault diagnosis [J] . Huang Wenyi, Cheng Junsheng, Yang Yu, Neurocomputing . 2019,第Sepa24期

机译：一种改进的深度卷积神经网络，具有用于轴承故障诊断的多尺度信息
4. Integrated Neural Network Multi-sensor Data Fusion Fault Diagnosis Method Based on D-S Evidence Theory [C] . Zhou Zhaofa The Second International Symposium on Test Automation Instrumentation(ISTAI'2008)(第二届国际自动化测试与仪器仪表学术会议)论文集 . 2008

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5. Deep Neural Language Model for Text Classification Based on Convolutional and Recurrent Neural Networks [D] . Hassan, Abdalraouf. 2018

机译：基于卷积神经网络和递归神经网络的深度神经语言文本分类模型
6. An Ensemble Deep Convolutional Neural Network Model with Improved D-S Evidence Fusion for Bearing Fault Diagnosis [O] . Shaobo Li, Guokai Liu, Xianghong Tang, 2017

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7. A Bearing Fault Diagnosis Method Based on Feature Selection Feedback Network and Improved D-S Evidence Fusion [O] . Xianghong Tang, Xin Gu, Jiachen Wang, 2020

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