class CNNModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(CNNModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_size, 32, kernel_size=3, padding=1) # 第一个一维卷积层 self.conv2 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) # 第二个一维卷积层 ...
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...
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*=...
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...
南京航空航天大学的车畅畅、王华伟等在《机械工程学报》2021年第14期发表了《基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测》一文。他们在这篇文章中根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化...
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...
最终一维卷积神经网络(1D-CNN) 识别准确率为93.7%,一维卷积神经网络(1D-CNN)与长短期记忆网络(LSTM) 相结合识别准确率为91.8%,说明了两种网络在心音信号的识别上具有较好的效 果。 关键词:先心病;特征提取;1D-CNN;LSTM;心音识别 Abstract III Abstract Cardiacauscultationisofgreatimportanceinthediagnosisofheart...
一种基于1dcnn-lstm的睡眠信号自动分期方法,利用深度学习算法对睡眠生理信号(包括eeg,eog等)进行分析,在对原始信号进行预处理之后便作为深度学习框架的输入,利用模型的学习最后输出睡眠分期结果并就此进行分析评估睡眠状况以及疾病预测等。该方法具体包括以下步骤: ...
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...
An LSTM-1DCNN model was trained to establish a data-driven quantitative inversion framework. CRISM data were applied to the Eberswalde Crater region to retrieve the abundances of 21 hydrous minerals, including tremolite, opal, and serpentine. The average abundance of hydrous minerals was calculated ...