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深 度 嵌 入 度 量 学 习 的 机 械 跨 工 况 故 障 识 别 方 法
Te Han
, Chao Liu
*
, Chang Qing Shen, Hong Mei Shi, Jin Si, Dong Xiang Jiang
*
此作品的通讯作者
Tsinghua University
Soochow University
Beijing Jiaotong University
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
2
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 '深 度 嵌 入 度 量 学 习 的 机 械 跨 工 况 故 障 识 别 方 法' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Computer Science
Training Data
100%
Fault Diagnosis
100%
fault identification
100%
Experimental Result
50%
Convolutional Neural Network
50%
Generalization Performance
50%
Mapping Relationship
50%
fault diagnose method
50%
Based Metric Learning
50%
Engineering
Metrics
100%
Fault Diagnosis
100%
Experimental Result
33%
Multiscale
33%
Convolutional Neural Network
33%
Particle Swarm
33%
Gearbox
33%
Mechanical Equipment
33%
Chemical Engineering
Neural Network
100%