【摘 要】
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Deep learning has achieved much success in mechanical intelligent fault diagnosis in recent years. However, many deep learning methods cannot fully extract fault information to recognize mechanical health states when processing high-dimensional samples. T
【机 构】
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SchoolofMechanicalScienceandEngineering,SchoolofMechanicalandElectronicEngineering
【基金项目】
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This study was financially supported by the National Key R&D Program of China(Grant No.2017YFD0400405).
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Deep learning has achieved much success in mechanical intelligent fault diagnosis in recent years. However, many deep learning methods cannot fully extract fault information to recognize mechanical health states when processing high-dimensional samples. T
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