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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Rolling bearing fault diagnosis by Markov transition field and multi-dimension convolutional neural network 期刊论文 Measurement Science and Technology, 2022, 卷号: 33, 期号: 11 作者:  Lei, Chunli;  Xue, Linlin;  Jiao, Mengxuan;  Zhang, Huqiang;  Shi, Jiashuo 收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2022/09/22 Chemical activation  Convolution  Convolutional neural networks  Fault detection  Neural network models  Roller bearings  Activation functions  Condition  Convolutional neural network  E-rectified linear unit activation function  Faults diagnosis  Linear units  Markov transition field  Multi dimensions  Multi-dimension attention  Transition fields   小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法 期刊论文 计算机集成制造系统, 2022, 页码: 1-19 作者:  雷春丽;  焦孟萱;  薛林林;  张护强;  史佳硕 收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2022/09/22 滚动轴承  马尔科夫转移场  卷积神经网络  条纹自校正注意力机制  小样本  故障诊断   结合改进ResNet与迁移学习的风力机滚动轴承故障诊断方法 期刊论文 太阳能学报, 2022, 页码: 1-10 作者:  雷春丽;  薛林林;  焦孟萱;  张护强;  史佳硕 收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2022/09/22 风力机  滚动轴承  故障诊断  迁移学习  挤压与激励网络  小样本   优化深度残差网络及其在强噪声环境下滚动轴承故障诊断中的应用 期刊论文 振动工程学报, 2022, 页码: 1-10 作者:  雷春丽;  夏奔锋;  薛林林;  焦孟萱;  张护强 收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2022/07/19 故障诊断  滚动轴承  深度可分离卷积  深度残差网络  快速傅里叶变换   基于MTF-CNN的滚动轴承故障诊断方法 期刊论文 振动与冲击, 2022, 卷号: 41, 期号: 09, 页码: 151-158 作者:  雷春丽;  夏奔锋;  薛林林;  焦孟萱;  张护强 收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2022/06/20 故障诊断  滚动轴承  马尔科夫转移场(MTF)  卷积神经网络(CNN)