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Po-Heng Chou
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YOLO 模型利用 CWT 频谱图增强轴承故障检测
研究人员开发了一种新的轴承故障监测振动传感框架，该框架利用连续小波变换 (CWT) 频谱图和 YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 等目标检测模型。这种方法通过在时频域中定位能量区域来增强对弱信号和非平稳故障特征的检测。在基准数据集上的实验表明，与传统方法相比，检测能力和鲁棒性得到了提高，并取得了较高的平均精度 (mAP) 分数。
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机器学习模型可提前数秒预测 5G 铁路网络故障
研究人员开发了一个测量驱动的基准，用于评估机器学习模型在预测 5G 铁路网络可靠性故障方面的有效性。该研究使用真实的列车数据评估了包括 CNN、LSTM 和 TimesNet 在内的六种模型。结果表明，这些模型可以使用现成的无线电特征提前数秒预测无线电链路故障，为改进移动系统中的通信控制提供了潜力。