| 标题 |
 Bayesian optimized deep Q-network for diagnosing mine ventilation systems windage alteration fault targeting imbalanced data 基于不平衡数据的矿井通风系统风阻变化故障诊断的贝叶斯优化深度Q网络
相关领域
风阻
贝叶斯网络
断层（地质）
工程类
通风（建筑）
贝叶斯概率
数据挖掘
计算机科学
人工智能
地质学
地震学
机械工程
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Chemical Engineering Research & Design 作者：Yuguo Li; Qichao Zhou; Jian Liu; Lijun Deng; Dong Wang; et al 出版日期：2024-10-09 |
| 求助人 | |
| 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。
|
已经有人上传了文献，该状态下其他人无法上传，请等待求助人确认该文件是否是他需要的。
如果求助人在 48 小时内还未确认，系统默认应助成功，本求助将自动关闭。
科研通AI2.0
机器人 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载
21:50:27 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载21:50:25 科研通AI机器人（日本 东京）收到请求，开始寻找文献21:50:23 已向机器人发送请求
fundersssss
Lv1 求助人 发起了本次求助
乐乐乐乐乐乐
eric888
CAOHOU
风清扬
yx_cheng
不安青牛
GingerF
23
YifanWang
昏睡的蟠桃
小橘子吃傻子
FIN
Nico
MchemG
KeYXB
momofengfeng
哈基米德
Sandy
Xiaoxiao
Wei
皖公网安备34019202002308
