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Enhancing Bearing Fault Diagnosis Using Transfer Learning and Random Forest Classification: A Comparative Study on Variable Working Conditions
相关领域
计算机科学 随机森林 人工智能 混淆矩阵 机器学习 断层(地质) 分类器(UML) 数据挖掘 学习迁移 特征(语言学) 模式识别(心理学) 语言学 地质学 哲学 地震学
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DOI
10.1109/access.2023.3347345 doi
其它 期刊:IEEE Access
作者:Debasrree Saha; Md. Emdadul Hoque; Muhammad E. H. Chowdhury
出版日期:2023-12-25
求助人
谨慎的夏 在 2026-02-07 18:50:37 发布自安徽,悬赏 10 积分
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