연구동향 분석

Transfer Learning for Enhancing Bearing Fault Detection Performance under Time-varying Speed Conditions

Seungchul Lee(이승철) Soo Young Lee(이수영) Juhyeong Jeon(전주형) Kangsan Lee(이강산) Jungchan Kim(김정찬) Taegyu Choi(최태규) 2019년

논문상세정보
인용/피인용
' Transfer Learning for Enhancing Bearing Fault Detection Performance under Time-varying Speed Conditions' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Convolutional Neural Network(합성곱 신경망)
  • Deep learning (심층 학습)
  • Fine tuning(미세 조정)
  • Health condition monitoring(상태 모니터링)
  • Machine-learning (기계 학습)
  • Rotating machinery(회전기기)
  • Transfer learning(전이학습)
  • bearing fault(베어링 결함)
  • faultdiagnosis(고장진단)
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
96 0

0.0%