연구동향 분석

기계학습 알고리즘을 활용한 베어링의 고장 예측 알고리즘 개발에 관한 연구

이준혁(Jun Hyuk Lee) 유승열(Seung-Yeol Yoo) 신성철(Sung-chul Shin) 강동훈(Dong-Hoon Kang) 이순섭(Soon-sup Lee) 이재철(Jae Chul Lee) 2019년

논문상세정보
인용/피인용
' 기계학습 알고리즘을 활용한 베어링의 고장 예측 알고리즘 개발에 관한 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Fault diagnosis
  • Machine learning
  • Predicting residual life
  • condition monitoring
  • 고장 예측
  • 기계학습
  • 상태 모니터링 시스템
  • 잔여수명 예측
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
1,962 0

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