首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部学科
医药、卫生
生物科学
工业技术
交通运输
航空、航天
环境科学、安全科学
自然科学总论
数理科学和化学
天文学、地球科学
农业科学
哲学、宗教
社会科学总论
政治、法律
军事
经济
历史、地理
语言、文字
文学
艺术
文化、科学、教育、体育
马列毛邓
全部专业
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目中文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
旋转机械故障诊断模型的泛化性能研究与改进
作者姓名:
张晓锋
郝如江
夏晗铎
段泽森
程旺
摘 要:
泛化能力是机器学习的重要评价指标,由于现实中的工业应用中外部环境十分复杂,在旋转机械工作时,其负载是不断变化的。如何使用一种负载下训练好的网络模型对另一种负载的数据集进行故障诊断是目前众多学者的研究重点。针对网络模型训练与测试时的数据特征分布不同来进行网络泛化性能的改进研究,通过改进网络模型的首层卷积核尺寸与随机失活来加强网络特征提取能力,采用AdaBN优化算法使得网络模型在训练与测试时的参数进行调整,提高网络的泛化能力。
关 键 词:
故障诊断
特征提取
卷积核尺度
泛化能力
点击此处可从《石家庄铁道学院学报(社会科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《石家庄铁道学院学报(社会科学版)》下载全文
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号