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张法业
高级实验师
所属院部：
控制科学与工程学院
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论文成果
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Fault diagnosis of rolling bearing combining improved AWSGMD-CP and ACO-ELM model
所属单位：
控制科学与工程学院
发表刊物：
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
第一作者：
刘福政
论文编号：
440062D4F44041DFA327655A19EE8FC6
卷号：
209
字数：
10
是否译文：
否
发表时间：
2023-03-15
上一条：
Novel adaptive loss weighted transfer network for partial domain fault diagnosis
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Intelligent rolling bearing compound fault diagnosis based on frequency-domain Gramian angular field and convolutional neural networks with imbalanced data
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