| 基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测 | |
| 李锋; 陈勇; 向往; 王家序; 汤宝平 | |
| 刊名 | 仪器仪表学报
 |
| 2018 | |
| 卷号 | 第39卷页码:P217-225 |
| 关键词 | 量子加权长短时记忆神经网络 量子计算 小波包能量熵误差 趋势预测 旋转机械 |
| ISSN号 | 0254-3087 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/1871315 |
| 专题 | 四川大学 |
| 作者单位 | 1.重庆大学机械传动国家重点实验室 2.四川大学空天科学与工程学院 3.四川大学制造科学与工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李锋,陈勇,向往,等. 基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测[J]. 仪器仪表学报,2018,第39卷:P217-225. |
| APA | 李锋,陈勇,向往,王家序,&汤宝平.(2018).基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测.仪器仪表学报,第39卷,P217-225. |
| MLA | 李锋,et al."基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测".仪器仪表学报 第39卷(2018):P217-225. |
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