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- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,147 - 1,149 (3page)
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This work proposes the use synthetic data augmentation through virtual sensors for deep learning-based fault diagnosis of a rotating machines. The process of data augmentation employed the concept coordinate transformation to define new signals in terms of the actual proximity probes. The effectiveness of the proposed data augmentation is demonstrated by comparing the results of the original and augmented data in terms of learning curves and confusion matrices while processing the data in a transfer learning framework and thr ... 전체 초록 보기
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