A Semi-supervised Gaussian Mixture Variational Autoencoder method for few-shot fine-grained fault diagnosis
In practical engineering, obtaining labeled high-quality fault samples poses challenges. Conventional fault diagnosis methods based on deep learning struggle to discern the underlying causes of mechanical faults from a fine-grained perspective, due to the scarcity of annotated data. To tackle those...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Neural networks Ročník 178; s. 106482 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
United States
Elsevier Ltd
01.10.2024
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0893-6080, 1879-2782, 1879-2782 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!