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An unsupervised multiclass fault diagnosis method and application based on affine-invariant Riemannian metric and spectral clustering

Auteur(s): ORCID (CollaborativeInnovation Center of Steel Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing, People’s Republic of China)
(CollaborativeInnovation Center of Steel Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing, People’s Republic of China)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241305159
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10812095
  • Publié(e) le:
    17.01.2025
  • Modifié(e) le:
    17.01.2025
 
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