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Gradient-based domain-augmented meta-learning single-domain generalization for fault diagnosis under variable operating conditions

Autor(en): ORCID (State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, P. R. China)
(State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, P. R. China)
(State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, P. R. China)
(State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, P. R. China)
(State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, P. R. China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241230129
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/14759217241230129.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10775584
  • Veröffentlicht am:
    29.04.2024
  • Geändert am:
    29.04.2024
 
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