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文献
J-GLOBAL ID:202202267078042979   整理番号:22A0848068

不確実性定量化による正確な残存有効寿命予測:深層学習と非定常Gaussプロセスアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Accurate Remaining Useful Life Prediction With Uncertainty Quantification: A Deep Learning and Nonstationary Gaussian Process Approach
著者 (3件):
Xu Zhaoyi
(Aerospace School, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
Guo Yanjie
(Aerospace School, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
Saleh Joseph Homer
(Aerospace School, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)

資料名:
IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)

巻: 71  号:ページ: 443-456  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0448A  ISSN: 0018-9529  CODEN: IERQAD  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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