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文献
J-GLOBAL ID:202102272462343500   整理番号:21A0989779

故障検査報告によるRNN-LSTMに基づく非構造テキストデータマイニングと故障分類に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Unstructured Text Data Mining and Fault Classification Based on RNN-LSTM with Malfunction Inspection Report
著者 (7件):
Wei Daqian
(School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Wang Bo
(School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Lin Gang
(School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Liu Dichen
(School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Dong Zhaoyang
(School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of NSW, Sydney 2052, Australia)
Liu Hesen
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA)
Liu Yilu
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA)

資料名:
Energies (Web)  (Energies (Web))

巻: 10  号:ページ: 406  発行年: 2017年03月 
JST資料番号: U7016A  ISSN: 1996-1073  CODEN: ENERGA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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