本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行经验模态分解EMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于EMD的CNN-GRU并行模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhihu.com) 经验模态分解EMD的原理可以参考如下: Python轴承故障诊断 ...
to(device) loss_function = nn.MSELoss() # loss learn_rate = 0.003 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate) # 优化器 3.4 模型训练 训练结果 采用两个评价指标:MSE 与 MAE 对模型训练进行评价,100个epoch,MSE 为0.00441,MAE 为 0.0002034,EMD-CNN-GRU并行模型预测效果良好,性能...
这十分麻烦,对于高维的数据以及样本量较大的数据。其计算量是十分大的,因此不建议使用。还有一个缺点就是,输入一个n1的向量X,结果需要计算其距离,变成了一个nn的矩阵,因此是数据变大,对存储而言也是一种压力。决策树 决策树是一种有监督学习的方式,回归树输出...
基于EMD和概率神经网络的说话人识别
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实际上，至此已完成了预测算法。 有关获得分解结果，还需要再走一小步。 在 CEMD 类之中，getIMF 方法是为此目的。 最初，向其中传递了 2 个参数：目标数组 — x，和 IMF 谐波请求数量 — nn。void CEMD::getIMF(double &x[], const int nn, const bool reverse = false) const { ... if(...
K近邻算法K近邻算法优点就是算法简单,很容易理解,也很方便。缺点就是计算量大,每次输入一个向量x,把它归类时总要计算一遍离所有点的距离,并且排序。这十分麻烦,对于高维的数据以及样本量较大的数据。其计算量是十分大的,因此不建议使用。还有一个缺点就是,输入一个n1的向量X,结果需要计算其距离,变成了一个nn的...
A new RES recognition method is proposed based on WP, EMD and neural network (NN). It uses wavelet packet to finish decomposition, de-noising and reconstruction of the RES. Then obtain the intrinsic mode function (IMF) through EMD, which can embody the characteristics of the RES. The ...
因此,将信号分解得到了n nn个经验模态,并得到了残差r n ( t ) r_n(t)r n (t),即残差x ( t ) x(t)x(t)的平均趋势。 ---图片来自于网络 不同故障的轴承在运行时,振动信号中产生相应的共振频率分量,故障振动信号的能量随频率分布而变化。为了说明这种情况,计算了每个IMF的能量。 首先...
nn主营产品有:碳水化合物,核苷,抗菌剂,酶底物,天然产物,酶,生命科学,研究用化学品,抗原抗体原料。n发展历程:2019年Biosynth与Carbosynth合并成为Biosynth Carbosynth,致力于为全球客户提供糖类核苷类和酶类产品。 2022年Biosynth集团收购了vivitide和Pepscan两家公司,用以巩固其多肽类产品业务及相关配套生产技术服务。