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基于时序模型和深度学习的设备故障上限评估算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于时序模型和深度学习的设备故障上限评估算法

    • Device fault ceiling evaluation algorithm based on timing model and deep learning

    • “在气体绝缘开关设备领域，专家提出了基于时序模型和深度学习的故障上限评估算法，为设备稳定运行提供科学评估。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第8期 页码：2348-2354
    • 作者机构：

      1.新疆师范大学 计算机科学技术学院，乌鲁木齐 830054

      2.新疆大学 软件工程学院，乌鲁木齐 830046

      3.新疆大学 机械工程学院，乌鲁木齐 830046

    • 作者简介：

      朱广贺（1984-），男，副教授，硕士.研究方向：大数据分析，人工智能.E-mail：zhuguanghe123@163.com

    • 基金信息：
      新疆维吾尔自治区科技重点研发专项项目(2020B02013)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230307    

      中图分类号： TV632

    • 收稿：2023-04-04，

      纸质出版：2024-08-01

    移动端阅览

  • 朱广贺,朱智强,袁逸萍.基于时序模型和深度学习的设备故障上限评估算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(08):2348-2354. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230307.

    ZHU Guang-he,ZHU Zhi-qiang,YUAN Yi-ping.Device fault ceiling evaluation algorithm based on timing model and deep learning[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(08):2348-2354. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230307.

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