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文献
J-GLOBAL ID：202202244160352654
整理番号：22A0315914
自律機械学習モデルに基づく旋盤の切削工具摩耗の分類【JST・京大機械翻訳】
Classification of Lathe’s Cutting Tool Wear Based on an Autonomous Machine Learning Model
Fernandes Thiago E.
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Ferreira Matheus A. M.
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Miranda Guilherme P. C. de
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Dutra Alexandre F.
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Antunes Matheus P.
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Silva Marcos V. G. R. da
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
,
Aguiar Eduardo P. de
(Department of Industrial and Mechanical Engineering, Federal University de Juiz de Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil)
資料名：
Journal of Control, Automation and Electrical Systems
(Journal of Control, Automation and Electrical Systems)
巻： 33 号： 1 ページ： 167-182 発行年： 2022年
JST資料番号： W4559A ISSN： 2195-3880 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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