| 标题 |
ENAS–SCMNet: A novel efficient neural architecture search–driven blind deconvolution network based on statistical complexity measure for railway bearing fault diagnosis 相关领域
计算机科学
熵(时间箭头)
卷积神经网络
人工神经网络
反褶积
人工智能
稳健性(进化)
故障检测与隔离
盲反褶积
模式识别(心理学)
特征向量
算法
滤波器(信号处理)
有限冲激响应
网络体系结构
交叉熵
计算复杂性理论
机器学习
断层(地质)
高斯过程
方位(导航)
高斯噪声
特征(语言学)
高斯分布
容错
卷积(计算机科学)
度量(数据仓库)
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Engineering Failure Analysis 作者:Guangze Shi; Xiaohui Gu; Yongqiang Liu; Zhiyong Zhang; Shaopu Yang 出版日期:2025-11-25 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)