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#机器学习

实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题

拓展变工况故障诊断的信息边界:控制-诊断协同视角下的动力装备智能监测

用户7136653

在动力机械与大型工业装备的健康监测中,变工况运行引起的非平稳特性与数据分布偏移一直是智能故障诊断面临的关键难点。传统数据驱动方法通常仅采集并分析装备被动产生的状...

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考虑控制信号的变工况故障诊断新方法:控制感知域对抗网络

用户7136653

在船用柴油机故障诊断研究中,近期发表于 Transactions of the Institute of Measurement and Control 的论文...

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变工况故障诊断该怎么解决?引入控制信号的控诊协同是一种思路

用户6831054

在复杂变工况运行环境下,机械装备的运行状态往往随着控制指令的调节而发生显著变化,导致传统仅依赖状态监测信号的数据驱动诊断模型容易产生误判。针对这一问题,发表于期...

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不用卷大模型!经典信号分解+轻量CNN如何写出高质量故障诊断论文?

用户7136653

在机械智能故障诊断领域,面对极端类别不平衡与样本稀缺问题,盲目堆叠网络深度与参数量往往会导致模型产生严重的过拟合与对少量噪声样本的机械记忆。发表于 Comput...

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浏览器端机器学习训练原理:WebGL 如何让神经网络在浏览器里跑起来

飞猫警长

WebGL(Web Graphics Library)是一个 JavaScript API,允许网页在 <canvas> 元素上渲染 2D 和 3D 图形。它基...

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基于 TensorFlow.js + LSTM + CRF 的双色球序列模型探索

飞猫警长

在开始任何技术讨论之前,必须先说清楚一件事:双色球开奖是独立随机事件。 每一期开奖结果与之前任何一期都没有因果关系,历史数据不包含任何可用于预测未来的信息。

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是操作指令在变,还是部件坏了?变工况装备故障诊断中被低估的“控制信号”

用户6831054

针对船舶柴油机在复杂机动工况下的喷射系统故障诊断问题,在近期发表于 Transactions of the Institute of Measurement a...

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为什么测了再多状态信号,变工况下的故障诊断还是频繁误报?

用户7136653

在动力装备的监测诊断研究中,如何在工况剧烈变化时维持诊断的可靠性始终是一个关键难点。针对传统数据驱动诊断方法过度依赖单一状态信号、易将工况扰动与机械故障混淆的问...

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CAE-WANN:基于搜索空间扩展与权重不可知神经网络的异常检测方法

用户7136653

在学术论文《CAE-WANN: A novel anomaly detection method for gas turbines via search spa...

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可解释故障诊断中的可解释性:以船用柴油机为例

用户7136653

在复杂动力装备的状态监测与故障诊断中,黑箱模型的不可解释性与真实故障样本的匮乏构成了方法落地的主要瓶颈。发表于测量工程领域国际期刊 Measurement(20...

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机械复合故障诊断:基于深度渐进收缩学习的类内发散抑制

用户7136653

在旋转机械状态监测与故障诊断领域,论文《Mechanical compound fault diagnosis via suppressing intra-cl...

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自适应参数化ReLU:基于输入自适应斜率的深度残差网络构建

用户7136653

在机械故障诊断研究中,针对变工况振动信号的特征提取难题,论文《Deep Residual Networks With Adaptively Parametric...

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经验模态重构:振动信号数据增强方法

用户7136653

本文介绍发表于期刊 Computers in Industry 的学术论文《Empirical mode reconstruction: Preserving ...

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锂离子电池健康状态估计:基于自注意力机制与小样本深度迁移学习的方法解析

用户7136653

针对锂离子电池在不同正极材料(NCM与NCA)、多工况倍率(1C/2C)及不同环境温度(24 ℃与4 ℃)下的容量退化问题,在论文《Deep transfer ...

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BMSFormer:面向锂离子电池SOH估计的轻量化局部-全局融合注意力网络

用户7136653

在动力电池状态监测领域,针对锂离子电池健康状态(State-of-Health, SOH)的在线建模,论文《BMSFormer: An efficient de...

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训练更强的航空发动机故障诊断智能体:持续对比强化学习

用户7136653

在航空发动机健康管理领域,面向实际工况的故障诊断面临着样本高度不平衡、运行环境动态变化以及监测数据持续增长等多重挑战。针对上述问题,论文《Continual c...

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深度注意力SMOTE(Deep Attention SMOTE):一种新型SMOTE过采样算法

用户7136653

针对工业多维时序异常检测中普遍存在的类别不平衡与类间重叠(Inter-class overlap)问题,在发表于《Computers in Industry》的...

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特征级SMOTE(Feature-level SMOTE):一种新的SMOTE过采样算法

用户7136653

在处理类别不平衡(Class Imbalance)问题时,以合成少数类过采样技术(SMOTE)为代表的重采样方法得到了广泛应用。然而,传统的SMOTE及其衍生算...

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数模联动的故障诊断:热力学仿真辅助随机森林

用户7136653

在船用柴油机状态监测与智能运维领域,纯数据驱动方法常面临故障样本匮乏与决策黑箱的局限,而纯物理机理模型则受限于实时计算开销与非线性参数标定难度。近期发表于《Me...

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