在tensorflow1.x框架中搭建上图所示模型,在1D-CNN中直接将1维振动信号作为输入,整个过程中采用1d卷积进行卷积计算,池化层采用最大池化,填充均为'SAME'。在2D-CNN中,先将1维振动信号转换为32*32(这也是上面为什么要取样1024,正好转为32*32)的矩阵作为输入,整个过程中采用2d卷积进行卷积计算,池化层采用最大池化,...
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针对以上不足，提出了一种新的基于数据概率密度与一维卷积神经网络（Data Probability Density and One-Dimensional Convolutional Neural Network，DPD-1DCNN）的故障诊断方法，其具有两个特点：①提取信号的密度特征可抵抗数据的冗余；②适应不同长度的冗余信号可作为诊断模型的输入。该方法采用DDS试验台产生的行星齿轮箱...
1DCNN主要包括了输入层、卷积层(C1、C3)、池化层(S2、S4)、全连接层和输出层,其中卷积层和池化层是1DCNN的核心结构。每一个卷积层和池化层都有若干个特征图,每一个特征图都与相邻层上的特征图相连,并且前一层特征图的输出作为后一层的输入。 下页图2给出了该方法的流程图,具体步骤如下: 步骤1:原始信号...
1.一种基于1D‑CNN的异常数据判别方法,所述方法包括: 建立一维卷积神经网络模型,确定所述一维积神经网络模型的结构; 对所述一维卷积神经网络模型进行训练,基于训练后的所述一维卷积神经网络模型判 别样本数据中的初始异常数据; 对所述初始异常数据进行精度评估,基于评估结果,确定最终异常数据。
【摘要】 基于CNN(一维卷积Conv1D)实现降雨多变量时序分类——明日是否降雨 介绍使用一维卷积神经网络(Conv1D)进行降雨预测是一种强大的方法,通过处理时间序列数据,可以有效地从多个变量中提取特征,判断未来是否会下雨。此方法主要依赖于卷积层从输入信号中自动识别模式的能力。 应用使用场景气象预报:准确预测未来的天气情...
图1为基于1D-CNN特征重构的网络安全数据分类方法流程图。 具体实施方式 以下结合附图对本发明作进一步的解释说明; 本实施例中使用的原始安全数据来源于网络安全领域经典数据集KDDCUP99和最新数据集CICMalDroid2020。 如图1所示,基于1D-CNN特征重构的网络安全数据分类方法包括模型构建、训练优化以及数据分类,具体过程如下:...
(3)经过1D分组CNN的卷积操作、池化操作和全连接层的卷积操作,能够控制重构特征的维度,当维度低于原始数据维度时,实现了数据的降维,也使得CNN的Loss更低。 附图说明 图1为基于1D分组卷积神经网络的数据重构方法流程图。 具体实施方式 以下结合附图对本发明作进一步的解释说明; ...
1.基于1DCNN-GRU模型的人体姿态检测方法,其特征在于,UWB标签卡中的嵌入系统对人体姿态进行检测,检测方法具体包括如下步骤: 步骤一、人员佩戴UWB标签卡,嵌入系统获取人体活动的六轴传感器数据并缓存; 步骤二、定时从缓存中获取原始六轴传感器的ADC数据,并将二进制ADC数据转换成浮点型二维数组,并对浮点型二维数组进行数据...
1.一种多光谱光谱信息和1D-CNN的煤矸识别方法,其特征在于:包括以下步骤: (1)煤和矸石多光谱光谱信息获取; (2)煤和矸石光谱信息的样本划分; (3)一维卷积神经网络光谱特征提取; (4)概率神经网络煤矸识别模型构建。 2.根据权利要求1所述的一种多光谱光谱信息和1D-CNN的煤矸识别方法,其特征在于:所述步骤(1)...