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文献
J-GLOBAL ID：202202265017691027
整理番号：22A0397194
マルチソース領域適応による一般化特徴の学習:可変/一定機械条件下での知的診断【JST・京大機械翻訳】
Learn Generalized Features Via Multi-Source Domain Adaptation: Intelligent Diagnosis Under Variable/Constant Machine Conditions
Si Jin
(Key Laboratory of Vehicle Advanced Manufacturing, Measuring and Control Technology, Ministry of Education, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
,
Shi Hongmei
(Key Laboratory of Vehicle Advanced Manufacturing, Measuring and Control Technology, Ministry of Education, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
,
Han Te
(Department of Industrial Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Chen Jingcheng
(Key Laboratory of Vehicle Advanced Manufacturing, Measuring and Control Technology, Ministry of Education, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
,
Zheng Changchang
(Key Laboratory of Vehicle Advanced Manufacturing, Measuring and Control Technology, Ministry of Education, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名：
IEEE Sensors Journal
(IEEE Sensors Journal)
巻： 22 号： 1 ページ： 510-519 発行年： 2022年
JST資料番号： W1318A ISSN： 1530-437X CODEN： ISJEAZ 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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