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 CLFormer: A Lightweight Transformer Based on Convolutional Embedding and Linear Self-Attention With Strong Robustness for Bearing Fault Diagnosis Under Limited Sample Conditions CLFormer：一种基于卷积嵌入和线性自注意的轻量级Transformer model，用于有限样本条件下的轴承故障诊断，具有很强的鲁棒性
相关领域
计算机科学
嵌入
软件部署
深度学习
计算机工程
人工智能
稳健性（进化）
变压器
可靠性工程
机器学习
工程类
电气工程
电压
操作系统
基因
化学
生物化学
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| 其它 |
期刊：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 作者：Hairui Fang; Jin Deng; Yaoxu Bai; Feng Bo; Sheng Li; et al 出版日期：2021-12-03 |
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