文献
J-GLOBAL ID:201902255880585008
整理番号:19A0304987
破壊されたロータバー故障検出と診断のためのMCSAを用いたスパース自動エンコーダに基づく深層学習【JST・京大機械翻訳】
A Deep Learning Based on Sparse Auto-Encoder with MCSA for Broken Rotor Bar Fault Detection and Diagnosis
著者 (5件):
Abdellatif SEGHIOUR
(Ecole Supe ́rieur en Ge ́nie Electrique et ’ Energe ́tique d’Oran)
,
Aissa CHOUDER
(Electrical Engineering Laboratory (LGE), University Mohamed Boudiaf of M’sila, BP 166, 28000, Algeria)
,
Hamou AIT ABBAS
(Laboratoire d’informatique, Mathe ́matique et Physique pour l’agriculture et les Forets, University of Bouira, Algeria)
,
Chawki SALMI
(Laboratory of Instrumentation, University of Sciences and Technology Houari Boumediene, BAB EZZOUAR, Algeria)
,
Oussama BEN SAADIA
(Electrical Engineering Faculty, Diagnosis Group University of Sciences and Technology of Oran, Oran, Algeria)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
CISTEM
ページ:
1-6
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)