2. 基于1dCNN-LSTM的单体量化:通过量化单体异常性进行动力电池故障诊断,建立基于 1dCNN-LSTM 的实时电压估计模型,模拟健康电池对于当前工况的电压响应,得到电压参考值;结合电压参考值,与当前各单体的真实采样值进行比较,通过建立评分方法,量...
print('CNN 1D train accuracy =', CNN_1D_train_accuracy) 在测试集上评估模型的准确性 CNN_1D_test_loss, CNN_1D_test_accuracy = Classification_1D.model.evaluate(X_1D_test, y_1D_test) CNN_1D_test_accuracy*=100 print('CNN 1D test accuracy =', CNN_1D_test_accuracy) CNN 1D test accuracy...
该结构主要由1D-CNN部分、LSTM部分以及分类输出部分组成,输入信号为雷达个体的I/Q采样信号,模型首先通过一系列的一维卷积层来提取雷达信号的图像特征,为了尽可能保留输入数据的时序特征,本文在1D-CNN与LSTM部分使用了Maxpooling操作取代了传统的Flatten操作,Maxpooling操作同时也有效降低了输入LSTM部分的数据的复杂度,加快...
CNN_1D_train_accuracy = np.average(accuracy_1D)*100 print('CNN 1D train accuracy =', CNN_1D_train_accuracy) # Evaluate the accuracy of the model on the test set CNN_1D_test_loss, CNN_1D_test_accuracy = Classification_1D.model.evaluate(X_1D_test, y_1D_test) CNN_1D_test_accuracy*=...
lstm 1dcnn 结合 主要内容 本文主要任务是基于文本信息进行用户评价分类,分为两类(即正面情绪和负面情绪)数据样例如下: 项目目录与地址 本文使用的数据有 停顿词(hit_stopwords.txt)来源: 停顿词项目目录预览 - stopwords - GitCode data目录下的所有数据来源:...
使用深度学习技术的端到端故障诊断模型,该模型采用 1DCNN 进行特征自提取,LSTM 学习特征之间的时间依赖性,以弥补传统方法的不足。该模型集成了传统的信号降噪、特征提取、特征选择、特征分类等流程,最大程度地简化了诊断流程。LSTM 和 CNN 的结合弥补了使用 CNN 单独处理时间序列数据的不足,提高了模型的鲁棒性。改进...
1、CNN理解 卷积的前向传播 池化 2、LeNet 卷积核:一般大小是33或者55,注意卷积后得到的output的shape(还得考虑步长)。 步长: 权值共享:如果输入大小32321,过滤器(卷积核)大小为55,不使用0填充,步长为1,如果接下来就是C1卷积层,这一层深度为6,那么这里就有参数 5516+1=156个,每个卷积核的值(权值)和每个...
9、在上述基于1dcnn-lstm的渔船作业行为识别方法中,所述基于卷积层的渔船轨迹特征提取器,包括:输入层、卷积层、池化层、激活层和输出层。 10、在上述基于1dcnn-lstm的渔船作业行为识别方法中,利用深度学习网络模型对所述渔船轨迹数据进行特征提取以得到所述渔船轨迹特征图,包括:将所述渔船轨迹数据通过所述基于卷积层...
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...
LSTM内部细致的信息处理单元可实现重要信息的储存,根据上述特性以及谐振接地系统暂态故障信息特点,提出了基于1DCNN-LSTM的谐振接地系统故障选线新技术,建立1DCNN-LSTM融合的网络模型,将线路原始暂态零序电流采样序列作为输入,利用1DCNN自适应提取各线路电流局部故障特征,LSTM进一步对故障特征进行时序建模,实现单相接地故障选...