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首页> ISA transactions> Intelligent fault diagnosis of machines with small & imbalanced data: A state-of-the-art review and possible extensions.

Intelligent fault diagnosis of machines with small & imbalanced data: A state-of-the-art review and possible extensions.

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第一作者： Tianci,Zhang
第一单位： State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, PR China.
作者： Tianci,Zhang [1] ; Jinglong,Chen [2] ; Fudong,Li [1] ; Kaiyu,Zhang [1] ; Haixin,Lv [1] ; Shuilong,He [3] ; Enyong,Xu [4]
作者单位： State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, PR China. [1] State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, PR China. Electronic address: jlstrive2008@mail.xjtu.edu.cn. [2] School of Mechanical and Electrical Engineering, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China. Electronic address: xiaofeilonghe@guet.edu.cn. [3] School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China; Dongfeng Liuzhou Motor Co., Ltd., Liuzhou 545005, China. [4]
关键词 Classifier designData augmentationFeature learningIntelligent fault diagnosisMeta-learningSmall & imbalanced dataZero-shot learning
DOI 10.1016/j.isatra.2021.02.042
PMID 33736889
发布时间 2021-11-22
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ISA transactions

ISA transactions

2022年119卷

152-171页

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