以卷积神经网络作为模型的网络结构避免梯度消失;其次构建合适层数的模型并初始化参数,将训练集输入模型进行训练直至达到迭代次数;最后将训练好的模型应用于滚动轴承故障诊断.该方法改进了原始ACGAN框架,引入Wasserstein距离和梯度惩罚,考虑到滚动轴承振动信号具有周期性和时序性的特点,本发明结合自注意力机制和ACWGANGP来提升...
gp模型并初始化参数,生成器和判别器的具体网络结构如图8所示。 [0063] 将训练集输入sa ‑ acwgan ‑ gp模型中进行训练,训练过程中每个批次使用64个样本,优化算法选择adam算法,判别器d的学习率设置为0.0002,生成器g的学习率设置为0.0004,动量参数设置为0.5,迭代次数设置为5000次。 [0064] 训练完成后,用测试集...
本发明公开了基于SA‑ACWGAN‑GP的滚动轴承故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域,该方法首先采集轴承一维时域振动数据,通过快速傅里叶变换转为二维频域特征灰度图,以卷积神经网络作为模型的网络结构避免梯度消失;其次构建合适层数的模型并初始化参数,将训练集输入模型进行训练直至达到迭代次数;最后将训练好的模型应用于滚动...
基于WGAN‑GP和U‑NET的素描‑照片转化方法属图像处理和异质图像转化领域,本发明首先获取人脸素描‑照片数据库FERET、CUHK、IIIT‑D,进行图片裁剪和调整图片大小,然后对数据进行数据增强,最后用WGAN‑GP和U‑NET生成测试集里素描对应的照片;本发明利用WGAN‑GP解决了梯度爆炸和梯度消失的问题,可较好地生成...
摘要 基于WGAN‑GP和U‑NET的素描‑照片转化方法属图像处理和异质图像转化领域,本发明首先获取人脸素描‑照片数据库FERET、CUHK、IIIT‑D,进行图片裁剪和调整图片大小,然后对数据进行数据增强,最后用WGAN‑GP和U‑NET生成测试集里素描对应的照片;本发明利用WGAN‑GP解决了梯度爆炸和梯度消失的问题,可较好地...
摘要 本发明公开了一种基于STARWGAN‑GP和x向量的多对多说话人转换方法,包括训练阶段和转换阶段,使用了STARWGAN‑GP与x向量相结合来实现语音转换系统。本方法加入了表征性能和实用性能更好的X‑vector向量来表征说话人的个性化特征,并且使用WGAN‑GP来替换GAN,从而解决GAN训练不稳定、梯度消失等问题,构建训练更加...
We train and test the auxiliary classifier WGAN-GP (ACWGAN-GP) model on true and false sticking feature vector samples, developing a breakout prediction method based on computer vision and a generative adversarial network. The test results show that the model can distinguish between true sticking ...