不平衡噪声数据的故障检测与诊断：一种转动机械的混合框架

测定和病症运用之前，由于长期存在不抵消杂讯统计数据的不良影响，引发许多宗教性的 FDD 组件在真正的钢铁工业生存环境之前表现愈来愈差。为增加不抵消杂讯意味着 FDD 种系统的精度，本文明确指出了一种属于自己 GAN-CLSTM-ELM 组件，以大大提高转动液压 FDD 种系统处理高度不抵消杂讯统计数据集的精度。该组件的运用仅必需一个便于用到的软体，并且不必需经过复杂的预处理，因此在钢铁工业制做层面很强广阔的运用脆弱性。此外，作者还对 FDD 的未来研究课题开展了概述，内容包括：针对相异填充正则表达式的行为开展愈来愈多的测试、开发设计愈来愈庞大的虚拟化、以愈来愈不及的抽取始创高质量的路径。

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