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基于小波集成一维卷积神经网络的抗噪声聚变电源故障诊断方法研究
受控核聚变工程技术专刊 | 更新时间：2024-12-06
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    • 基于小波集成一维卷积神经网络的抗噪声聚变电源故障诊断方法研究

    • Noise-robust fusion power supply fault diagnosis based on wavelet integrated one-dimension convolutional neural network

    • “在电源故障诊断领域，研究者提出了抗噪声小波增强一维卷积神经网络的多分支降噪网络HBD-CNN，有效提高了噪声环境下的故障诊断准确率。”
    • 核技术   2024年47卷第5期 文章编号：050015

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.050015    

      中图分类号： TL503.5

    • 收稿日期：2024-04-08，

      修回日期：2024-05-08，

      纸质出版日期：2024-05-15

    移动端阅览

  • 杭芹,钟凌鹏,李华等.基于小波集成一维卷积神经网络的抗噪声聚变电源故障诊断方法研究[J].核技术,2024,47(05):050015. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.050015.

    HANG Qin,ZHONG Lingpeng,LI Hua,et al.Noise-robust fusion power supply fault diagnosis based on wavelet integrated one-dimension convolutional neural network[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2024,47(05):050015 DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.050015.

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（数学地质四川省重点实验室（成都理工大学） ）
安徽大学 农业生态大数据分析与应用国家工程研究中心
成都大学 电子信息与电气工程学院
南洋理工大学 电气与电子工程学院
成都大学 机械工程学院
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