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[学位论文] 作者：郑凡帆,,
来源：北京化工大学 年份：2020
随着现代机械产业的飞速发展,设备的运作原理和故障机理也愈加复杂,带来生产能效大幅提升的同时,也使得准确预测故障愈发困难。且机械行业的设备故障往往具有非常大的危险性,...
[期刊论文] 作者：马波, 郑凡帆,,
来源：北京化工大学学报(自然科学版) 年份：2019
针对目前复杂机械设备大多采用单特征值门限报警法,无法实现提前预警的现状,提出一种基于降噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)的特征自学习方法,将高维监测数据编码成低...
[期刊论文] 作者：马波,蔡伟东,郑凡帆,,
来源：计算机辅助设计与图形学学报 年份：2019
为解决现有指针式仪表识别方法依赖于预处理的有效性且泛化能力不足的问题,提出一种基于深度卷积神经网络与虚拟样本结合的识别方法.该方法利用深度卷积神经网络自适应地提取仪表图像关键特征,避免无关信息的干扰;采用先验知识构建指针式仪表虚拟样本生成模型,......
[期刊论文] 作者：刘嘉濛,郑凡帆,梁丽冰,马波,
来源：机电工程 年份：2020
在使用传统机器学习方法进行机械设备故障诊断过程中,因运行工况复杂多变无法满足测试数据和训练数据的同分布,导致模型诊断性能不高。针对这一问题,提出了一种基于领域对抗...
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