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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Neural networks Ročník 178; s. 106482
Hlavní autoři: Zhao, Zhiqian, Xu, Yeyin, Zhang, Jiabin, Zhao, Runchao, Chen, Zhaobo, Jiao, Yinghou
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!
Nejprve se musíte přihlásit.