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浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助 限定条件 发表日期：2020     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 Uncertainty quantification of bearing remaining useful life based on convolutional neural network 会议论文 Canberra, Australia, 2020-12 作者:  Wang Huanjie;  Bai Xiwei;  Tan, Jie 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2023/05/31 Novel direct remaining useful life estimation of aero-engines with randomly assigned hidden nodes 期刊论文 NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2020, 卷号: 32, 期号: 18(SI), 页码: 14347-14358 作者:  Bai, Jian-Ming;  Zhao, Guang-She;  Rong, Hai-Jun 收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2020/11/02 Remaining useful life (RUL)  Aero-engines  Extreme learning machine (ELM)   基于权值选择粒子滤波的锂电池RUL预测研究 期刊论文 计算机仿真, 2020, 页码: 1-7 作者:  汤琦;  贾洪铎;  李亚滨;  袁学庆 收藏  |  浏览/下载：164/0  |  提交时间：2019/11/16 锂离子电池  剩余使用寿命  权值选择粒子滤波  新容量退化模型   基于新容量退化模型的锂电池RUL预测研究 期刊论文 计算机仿真, 2020, 卷号: 37, 期号: 2, 页码: 120-124 作者:  李亚滨;  林硕;  袁学庆;  刘竞远;  李亚滨 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2020/05/16 新容量退化模型  粒子滤波算法  锂离子电池  剩余使用寿命   A method for degradation prediction based on Hidden Semi-Markov models with mixture of Kernels 期刊论文 Computers in Industry, 2020, 卷号: 122, 页码: 1-13 作者:  Yang TJ(杨天吉);  Zheng ZY(郑泽宇);  Qi L(亓亮) 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2020/08/29 Prognostics and health management  Remaining useful lifetime  Hidden semi-Markov models  Kernel method approximationa   基于权值选择粒子滤波的锂电池RUL预测研究 期刊论文 计算机仿真, 2020, 卷号: 37, 期号: 11, 页码: 75-80 作者:  李亚滨;  袁学庆;  汤琦;  贾洪铎 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/16 锂离子电池  剩余使用寿命  权值选择粒子滤波  新容量退化模型   Empirical Mode Decomposition and Temporal Convolutional Networks for Remaining Useful Life Estimation 期刊论文 INTERNATIONAL JOURNAL OF PARALLEL PROGRAMMING, 2020, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 61-79 作者:  Yang, Wensi;  Yao QF(么庆丰);  Ye KJ(叶可江);  Xu CZ(须成忠) 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2019/11/30 Convolutional neural networks  Empirical mode decomposition  Remaining useful life  Reliability