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CS-SHAP：扩展SHAP至循环谱域以更好地解释智能故障诊断
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CS-SHAP方法，解决神经网络在机械智能故障诊断中的可解释性问题，能够更有效地评估载波和调制频率的贡献，优于现有方法，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出CS-SHAP方法，解决神经网络在机械智能故障诊断中的可解释性问题。
- CS-SHAP通过将Shapley加性解释扩展到循环谱域，能够更好地评估载波和调制频率的贡献。
- 研究结果表明，CS-SHAP在解释性上优于现有的方法。
- CS-SHAP具有广泛的应用潜力，尤其是在高可靠性场景中的故障诊断。
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