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Learnable multi-scale temporal convolutional network for multichannel time-series classification
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.engappai.2026.115572.png)
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摘要
En 中文
• 提出了一种新颖的LMST-Net用于气液两相流流型识别。 • MSDCB能够捕捉微观气泡波动和宏观流动演化。 • 可学习特征模块通过可变形卷积对齐非平稳信号。 • 时序注意力在低信噪比条件下抑制特定通道的噪声。 • 一种端到端框架无需手动特征即可处理原始信号。
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
被引数:
3.5W
机构
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