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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> A lightweight All-MLP time-frequency anomaly detection for IIoT time series.

A lightweight All-MLP time-frequency anomaly detection for IIoT time series.

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第一作者： Lei,Chen
第一单位： School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, 411201, China. Electronic address: chenlei@hnust.edu.cn.
作者： Lei,Chen [1] ; Xinzhe,Cao [2] ; Tingqin,He [2] ; Yepeng,Xu [3] ; Xuxin,Liu [3] ; Bowen,Hu [3]
作者单位： School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, 411201, China. Electronic address: chenlei@hnust.edu.cn. [1] School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, 411201, China. [2] School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, 411201, China. [3]
关键词 All-MLP architectureAnomaly detectionIndustrial Internet of Things (IIoT)Lightweight networkTime seriesTime–frequency joint learning
医学主题词 时间因素(Time Factors);算法(Algorithms)
DOI 10.1016/j.neunet.2025.107400
PMID 40138917
发布时间 2025-04-28
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  • 浏览1
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2025年187卷

107400页

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