SSG-Net: A Multi-Branch Fault Diagnosis Method for Scroll Compressors Using Swin Transformer Sliding Window, Shallow ResNet, and Global Attention Mechanism (GAM)

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标题	SSG-Net: A Multi-Branch Fault Diagnosis Method for Scroll Compressors Using Swin Transformer Sliding Window, Shallow ResNet, and Global Attention Mechanism (GAM) SSG-Net：一种基于Swin Transformer滑动窗口、浅层ResNet和全局注意力机制(GAM)的涡旋压缩机多分支故障诊断方法相关领域特征提取模式识别（心理学）卷积神经网络人工智能滑动窗口协议计算机科学稳健性（进化）窗口（计算）操作系统生物化学化学基因
网址	https://doi.org/10.3390/s24196237 AI链接 doi.org nih.govdoi.org
DOI	10.3390/s24196237 doi
其它	期刊：Sensors 作者：Zhiwei Xu; Tao Liu; Zezhou Xia; Yanan Fan; Min Yan; et al 出版日期：2024-09-26
求助人	小坤不慌在 2025-10-20 09:31:50 发布自北京，悬赏 10 积分
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