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熊亚军; 谢林柏; 彭力;
江南大学物联网工程学院;
多块PCA; JS散度; 潜在特征提取; 贝叶斯推断;
机译:使用基于Kullback-Leibler散度的多块主成分分析和贝叶斯推理进行故障检测和识别
机译:基于FCM聚类和WPSVM分类并结合PCA特征提取的航天器电气故障检测新方法
机译:基于PCA的特征提取和LDA算法用于早产监测
机译:基于Kullback-Leibler散度的风力发电机故障特征提取
机译:通过主成分分析和非线性PCA进行状态监测和故障诊断。
机译:基于特征融合的轴承故障特征提取与故障诊断方法
机译:谐波污染故障监测系统特征提取的基于分数基于微分的处理
机译:基于熵和散度测度的概率空间微分度量
机译:在受试者中以期望的灵敏度诊断前列腺癌(PCA)的方法;监测受试者中前列腺癌(PCA)进展的方法,评估受试者是否必须进行前列腺活检的方法;包括第一组分和任选第二组分的试剂盒以及试剂盒的用途
机译:基于定量评估潜在故障能力的潜在故障产品排序方法
机译:具有基于模板的特征提取的薄膜潜在开放光学检测
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