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浏览/检索结果: 共2条，第1-2条 帮助 已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 优化深度残差网络及其在强噪声环境下滚动轴承故障诊断中的应用 期刊论文 振动工程学报, 2022, 页码: 1-10 作者:  雷春丽;  夏奔锋;  薛林林;  焦孟萱;  张护强 收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2022/07/19 故障诊断  滚动轴承  深度可分离卷积  深度残差网络  快速傅里叶变换   基于MTF-CNN的滚动轴承故障诊断方法 期刊论文 振动与冲击, 2022, 卷号: 41, 期号: 09, 页码: 151-158 作者:  雷春丽;  夏奔锋;  薛林林;  焦孟萱;  张护强 收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2022/06/20 故障诊断  滚动轴承  马尔科夫转移场(MTF)  卷积神经网络(CNN)