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摘要:
推荐文章
基于EEMD和卷积神经网络的高压断路器故障诊断
操动机构
线圈电流
Kronecker
EEMD
CNN
基于AR模型和径向基神经网络的滚动轴承故障诊断
滚动轴承
振动信号
AR模型
RBF神经网络
故障诊断
基于径向基函数分类器的断路器机械故障诊断
断路器
机械故障
故障诊断
径向基函数
基于粗糙集与神经网络的断路器状态监测
人工神经网络
粗糙集理论
电寿命
机械故障
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于组合算法和径向基神经网络的断路器故障预测模型
来源期刊 电气时代 学科
关键词
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 产品测试
研究方向 页码范围 94-96
页数 3页 分类号
字数 3538字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-453X.2007.02.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈维荣 西南交通大学电气自动化研究所 246 3368 29.0 47.0
2 罗小安 西南交通大学电气自动化研究所 3 11 2.0 3.0
3 翁陈宇 西南交通大学电气自动化研究所 3 11 2.0 3.0
传播情况
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气时代
月刊
1000-453X
11-1244/TM
大16开
北京市
2-108
1981
chi
出版文献量(篇)
7533
总下载数(次)
3
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