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Integrating the maximum mean discrepancy metric with time–frequency enhanced convolutional neural networks for fault diagnosis

Autor(en): ORCID (College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China)
(Harbin Aircraft Industry (Group) Co. Ltd, AviationIndustry Corporation of China, Harbin, China)
(College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China)
(The Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241302370
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10812079
  • Veröffentlicht am:
    17.01.2025
  • Geändert am:
    17.01.2025
 
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