TY-JOURA2-Xia、MinAU-Zhang、GUA-XOU-HaopingAU-Jiang、JingwenAU-Liu、QinyuAU-Liu、YimoAU-Wangi本文建议新创多指数对抗网络检测工具穿戴条件受偏差信号数据约束第一,Mi-GAN生成器训练生成假正常信号,导师计算数分测试信号并生成信号后生成器检测异常信号基于仿真测试信号性能,而导师计算分数测试信号并生成信号后两个索引,即 L级 2 常相相关系数测量生成信号和测试信号相似性最后,我们决策功能进一步整合 L级 2 norm和CORT分二分判定工具条件实验结果显示,我们方法97%精度工具磨损检测基于不人工特征提取的偏差数据,这优于传统机器学习方法SN-1076-2787UR-https://doi.org/101155/20583632DO-10.1155/205836332JF-ComplicityPB-HindawiKW-ER