Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (January 2024)
Otwarty dostęp
Prediction of mechanical equipment fault diagnosis based on IPSO-GRU deep learning algorithm
Peng Wang
Peng Wang
,
Hangbo Tan
Hangbo Tan
oraz
Chao Ji
Chao Ji
| 30 wrz 2023
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (January 2024)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
30 wrz 2023
Zakres stron:
-
Otrzymano:
17 gru 2022
Przyjęty:
10 kwi 2023
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00424
Słowa kluczowe
Logistics machinery and equipment
,
Fault diagnosis
,
Second-order oscillatory particle swarm
,
Cyclic gate unit
,
IPSO-GRU model
© 2023 Peng Wang et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Peng Wang
Wuxi Xuelang Industrial Intelligence Technology Co., Ltd
Wuxi, China
Hangbo Tan
Wuxi Xuelang Industrial Intelligence Technology Co., Ltd
Wuxi, China
Chao Ji
Wuxi Xuelang Industrial Intelligence Technology Co., Ltd
Wuxi, China