| 标题 |
 GLDAN: Global and Local Domain Adaptation Network for Cross-Wind Turbine Fault Diagnosis GLDAN：用于横向风力涡轮机故障诊断的全局和局部域自适应网络
相关领域
断层（地质）
停工期
风力发电
计算机科学
涡轮机
可靠性（半导体）
人工智能
特征（语言学）
深度学习
领域（数学分析）
可靠性工程
机器学习
功率（物理）
工程类
语言学
物理
哲学
量子力学
地震学
数学分析
数学
机械工程
电气工程
地质学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Journal of Engineering for Gas Turbines and Power 作者：Dandan Peng; Wim Desmet; Konstantinos Gryllias 出版日期：2023-09-30 |
| 求助人 | |
| 下载 | 暂无链接，等待应助者上传 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
对不起，您需要登录才可以上传文件。
进入登录页面
科研通AI2.0
机器人 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载
16:18:38 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载16:18:36 科研通AI机器人（澳大利亚 悉尼）收到请求，开始寻找文献16:18:36 已向机器人发送请求
ydsyds3333
求助人 Lv4 发起了本次求助
Yifan2024
渔舟唱晚
Polymer72
杳鸢
sissiarno
zho
方羽
背带裤打篮球
cocolu
iNk
pcr163
pluto
从容芮
007
南风
糕糕
十七
36456657
HEIKU
嗯哼
皖公网安备34019202002308
