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李锋; 陈勇; 王家序; 汤宝平;
四川大学机械工程学院 四川 成都 610065;
四川大学空天科学与工程学院 四川 成都 610065;
重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400044;
强化学习单元匹配循环神经网络; 强化学习; 奇异谱熵; 状态趋势预测; 滚动轴承;
机译:一种加固学习单元,匹配滚动轴承状态趋势预测的经常性神经网络
机译:基于多传感器的PCA和物联网滚动轴承状态健康监测与寿命预测的研究
机译:基于健康状态评估的滚动轴承剩余使用寿命预测
机译:TADA:使用双注意多任务循环神经网络进行趋势预测以进行销售预测
机译:滚动轴承状态的动态预测。
机译:基于CNN的距离预测和基于图形的匹配策略的单元分割和跟踪
机译:基于复合加权kelm的滚动轴承故障趋势预测
机译:基于状态的空间站自由度趋势识别和故障预测方法
机译:滚动轴承疲劳状态预测装置及滚动轴承疲劳状态预测方法
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