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得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量带入1D-CNN模型进行回归分析,从而得到性能退化分析模型;再通过Bi-LSTM对性能退化量进行时间序列预测,得到性能退化的未来趋势;最后通过设定性能退化阈值,得到剩余寿命预测结果,从而得到从多状态参数—性能退化分析—性能退化预测—剩余寿命预测的实时动态感知模...
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1D CNN 回归 前言 我们知道,R-CNN存在着以下几个问题: 分步骤进行,过程繁琐。Selective Search生成候选区域region proposal->fine tune预训练网络->针对每个类别都训练一个SVM分类器->用regressors对bounding-box进行回归。 时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用CNN网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘...
1D-CNN(一维卷积神经网络)是一种特殊类型的卷积神经网络,设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成,最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。 以下是1D-CNN的主要组成部分和特点: 输入层:接收一维序列数据作为模型的输入。卷积层:使用一系列可训练的卷积核在输入数据上滑动并提取特征。
与传统的机器学习模型偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)相比,自调整模型表现出最优的性能。在测试集中,SA-1DCNN模型对每种叶绿素(包括Chla、Chlb、Chl和SPAD)的R2分别为0.65、0.64、0.71和0.34。实验结果表明,结合遗传算法(genetic algorithm,GA)和自调整一维卷积神经网络(Self-adjusted One Dime...
基于1D-CNN的滚动轴承端到端故障诊断方法
传统的功率预测方法主要基于统计学模型,如回归分析、ARIMA模型等。这些方法忽略了时空关系的建模和非线性特征的提取,因此在预测准确性和稳定性方面存在一定的局限性。近年来,深度学习模型因其强大的特征学习能力和非线性建模能力而受到广泛关注。其中,卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)是两种经典的深度学习...
与传统机器学习、集成学习及未改进的1DCNN 模型相比，改进1DCNN 模型具有明显优势，平均识别准确率达99.56%，同时大大节约了计算成本，提高了模型识别速度。关键词：煤岩识别；卷积神经网络；1DCNN ；振动信号；余弦退火；t −分布随机近邻嵌入 中图分类号：TD421 文献标志码：A Research on coal and rock...