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文献
J-GLOBAL ID：202202259631926930
整理番号：22A0890732
転がり軸受の残存寿命を残存するための深層学習ベース2段階予測アプローチ【JST・京大機械翻訳】
A deep learning-based two-stage prognostic approach for remaining useful life of rolling bearing
Cheng Yiwei
(School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
,
Hu Kui
(School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
,
Wu Jun
(School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
,
Zhu Haiping
(School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
,
Lee Carman K. M.
(Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China)
資料名：
Applied Intelligence
(Applied Intelligence)
巻： 52 号： 5 ページ： 5880-5895 発行年： 2022年
JST資料番号： W0297A ISSN： 0924-669X 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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