SEFormer: A Lightweight CNN-Transformer Based on Separable Multiscale Depthwise Convolution and Efficient Self-Attention for Rotating Machinery Fault Diagnosis - 科研通

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标题	SEFormer: A Lightweight CNN-Transformer Based on Separable Multiscale Depthwise Convolution and Efficient Self-Attention for Rotating Machinery Fault Diagnosis SEFormer：一种基于可分离多尺度深度卷积和高效自注意力的轻量级CNN-Transformer，用于旋转机械故障诊断相关领域可分离空间变压器计算机科学卷积（计算机科学）断层（地质）算法人工智能工程类数学电气工程数学分析电压地质学人工神经网络地震学
网址	https://doi.org/10.32604/cmc.2024.058785
DOI	10.32604/cmc.2024.058785 doi
其它	期刊：Computers, materials & continua 作者：Hongxing Wang; Xinge Ju; Zhu Hua; Huafeng Li 出版日期：2024-01-01
求助人	小苦瓜在 2025-01-30 16:39:11 发布自山东，悬赏 10 积分
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