檢索結果:共6筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="轉移學習"
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感應馬達在各式系統中扮演著重要的角色,因此感應馬達的維護與保養直接地影響系統經濟效益及人員安全性,希望能利用馬達所得訊號,達到提早發現故障,並且透過訊號所含有之特徵得知故障種類,進而提前安排維修、減…
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隨著科技的不斷進步,現代工業中感應馬達的故障診斷取得了重要的成就。傳統的馬達故障診斷方法量測電壓、電流和振動訊號進行訊號式異常診斷,或是建立感應馬達數學模型進行模型式異常診斷,並使用機器學習進行故障…
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本文旨在研究度量學習輔助之域適應網路(Metric-Learning-Assisted Domain Adaptation, MLA-DA)於感應馬達跨域故障診斷性能,將其與其餘類型之轉移學習模型進…
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感應馬達作為動力來源是許多機械設備的關鍵組件,對於可靠性及安全性有極高的需求。馬達的故障診斷旨在減少不必要的維護操作,對於提高馬達的可靠度及安全性發揮至關重要的作用。然而目前大部分的故障診斷方法多應…
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伴隨著人工智能、互聯網、大數據分析日漸增長,大幅加速了各領域對預測剩餘使用壽命精準度之重視。在鋰離子電池中,未定期保養及更換容易造成電池失效,恐造成生產線及公司停滯,損失難以估計。由於鋰離子電池使用…
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腮腺為人體最大唾液線組織,透過磁共振影像可以呈現其樣貌與檢測其病理狀 況,本研究的目的在於建立針對磁共振影像的全自動識別腮腺腫瘤系統,透過 此系統之分析與判斷,檢測影像中的腮腺腫瘤,並將其分為三種類…