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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Neural networks Jg. 178; S. 106482 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
United States
Elsevier Ltd
01.10.2024
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0893-6080, 1879-2782, 1879-2782 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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