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浏览/检索结果: 共4条，第1-4条 帮助 限定条件 专题：兰州理工大学    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Improved Alexnet Based Fault Diagnosis Method for Rolling Bearing Under Variable Conditions 期刊论文 Zhendong Ceshi Yu Zhenduan/Journal of Vibration, Measurement and Diagnosis, 2020, 卷号: 40, 期号: 3, 页码: 472-480 作者:  Zhao, Xiaoqiang;  Zhang, Qingqing 收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2020/11/14 Convolution  Failure analysis  Fault detection  Iterative methods  Time domain analysis  Complex condition  Fault diagnosis method  Iterative Optimization  State identification  Time-domain signal  Two-dimensional features  Two-dimensional spectrum  Variable conditions   Rolling bearing fault diagnosis method based on improved Alexnet and PSO-BFA 期刊论文 Zhendong yu Chongji/Journal of Vibration and Shock, 2020, 卷号: 39, 期号: 7, 页码: 21-28 作者:  Zhao, Xiaoqiang;  Zhang, Qingqing;  Chen, Peng;  Zhu, Qixian 收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2020/11/14 Complex networks  Failure analysis  Fault detection  Iterative methods  Particle swarm optimization (PSO)  Bacterial foraging algorithm  Convolution neural network  Diagnostic accuracy  Generalization performance  Iterative Optimization  Multiple iterations  Structure parameter  Swarm intelligence algorithms   OSLNet: Deep Small-Sample Classification with an Orthogonal Softmax Layer 会议论文 作者:  Li, Xiaoxu;  Chang, Dongliang;  Ma, Zhanyu;  Tan, Zheng-Hua;  Xue, Jing-Hao 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2020/12/18 Benchmarking  Deep neural networks  Large dataset  TestingBenchmark datasets  Discriminative features  Function spaces  Generalization error bounds  Nonlinear layers  Number of class  Rademacher complexity  Small sample datum   OSLNet: Deep Small-Sample Classification with an Orthogonal Softmax Layer 期刊论文 IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 卷号: 29, 页码: 6482-6495 作者:  Li, Xiaoxu;  Chang, Dongliang;  Ma, Zhanyu;  Tan, Zheng-Hua;  Xue, Jing-Hao 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2020/11/14 Benchmarking  Deep neural networks  Large dataset  Testing  Benchmark datasets  Discriminative features  Function spaces  Generalization error bounds  Nonlinear layers  Number of class  Rademacher complexity  Small sample datum