2 基于CNN1d的多步预测模型 2.1 定义CNN1d网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000356,CNN1d多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的空间特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层的通道数,微调学习率;...
总结:利用两个网络对抗生成模型,生成器与辨别器,生成器输入图像,生成所需图像,辨别器辨别所需图像与生成图像,使生成器的生成图像骗过辨别器。 可用结构: CNN;(Recursive)Residual Network(残差(递归)网络);FCN(全卷积网络);convolutional LSTM; Autoencoder【AE】自编码器: 与GAN一样,并不是单纯的网络结构,只是类...
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,...
2.3 基于SANC和1D-CNN-LSTM的故障诊断 本文提出的1D-CNN-LSTM结构如图4所示。1D-CNN采用6层网络结构,使用 3个卷积层和3个池化层。随后将特征量输入LSTM网络对时序特征进行提取。处理后的特征量输入全连接层,最后通过Softmax分类器输出分类结果。 图4 1D-CNN-LSTM网络结构 结合SANC的信号分离能力和1D-CNN-LSTM的...
本发明公开了一种基于1DCNN‑LSTM网络模型的液压机故障诊断方法,属于液压机故障诊断方法领域,提高故障诊断的精度和速度等,与人工提取特征作为输入的神经网络不同,1DCNN采用原始的时域信号作为输入,大大简化了诊断的设计和应用;通过一维卷积长短期记忆(1DCNN‑LSTM)网络提取空间和时间特征,有效地提取更大范围的特征...
11.步骤4:将训练集数据输入1d-cnn模型中进行迭代训练,当损失函数收敛时形成训练好 的1d-cnn模型; 12.步骤5:将测试集数据输入到训练好的1d-cnn模型中得到分类结果,基于shap解释模型 并结合对应网络流量类别特征的权重值,计算正向推动结果的特征权重值之和与反向推动结 果的特征权重值之和,比并较两者的大小,验证模...
(GRU)网络的网络入侵检测混合模型,1DCNN以膨胀卷积的方式将输入的数据逐层卷积合并以提取输入特征,GRU进一步提取特征数据并挖掘时序信息,并且在训练模型的过程中加入高斯噪声作为数据增广手段以增强网络的鲁棒性,从而提高模型的泛化能力.采用UNSW-NB15数据集进行二分类实验,该模型与其他模型相比较,有效地提高了网络入侵...
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基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断可一维振动信号直接进行故障诊断(模型可有1D-CNN、LSTM、GRU)也可通过格拉姆角场、马尔可夫变迁场递归图短时傅里叶变换和连续小波变换等算法转图像后进行故障诊断 基于卷积神经…
并行故障诊断模型 | 独家原创 | 基于 2D-SWinTransformer + 1D-CNN-SENet并行故障诊断模型为满足高水平论文服务和毕业论文的需求,我们推出一种基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型,并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验,以及相关对比实验、模型消融实验,通过实验证明,我们的模型具有超强...