重庆大学杨利平-- Structure information preserving domain adaptation network for fault diagnosis of Sucker Rod Pumping systems

杨利平Liping Yang

副教授

职称：副教授博士生导师硕士生导师

电子邮箱：

入职时间：2009-01-01

所在单位：光电工程学院

学历：博士研究生毕业

办公地点：重庆大学虎溪校区信息技术科研楼B302

在职信息：在职

主要任职：Associate Professor

论文成果

当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果

Structure information preserving domain adaptation network for fault diagnosis of Sucker Rod Pumping systems

发布时间：2025-06-21 点击次数：

所属单位：光电工程学院
发表刊物：NEURAL NETWORKS
关键字：Computer Science, Artificial Intelligence; Neurosciences
第一作者：Gu, XH
通讯作者： G,Yang
合写作者： XH(外),Gu,Lu, F(外),杨利平,Wang, K(外),Li, LS(外), G(外),Sun, YL(外)
论文类型：期刊论文
论文编号：280810
卷号：188
页面范围：-
ISSN号：0893-6080
是否译文：否
发表时间：2025-01-01

下一条：MC-GAT: multi-layer collaborative generative adversarial transformer for cholangiocarcinoma classification from hyperspectral pathological images

个人信息

杨利平Liping Yang

同专业博导

同专业硕导

论文成果

Structure information preserving domain adaptation network for fault diagnosis of Sucker Rod Pumping systems