基于深度张量投影网络的机械故障诊断方法研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要

针对现有的、基于深度卷积神经网络的故障诊断方法利用池化层对高阶输入张量降维时容易破坏张量数据，造成数据信息丢失，以及网络结构相对复杂的不足，构造了一种深度张量投影网络。该网络利用张量投影层代替传统卷积神经网络中的池化层，在对输入的高阶张量数据进行降维时，不会对张量数据造成破坏，避免了特征信息的丢失，提高了模型对故障的识别准确率；并且张量投影层是一种维度可变的降维层，可以简化网络结构。（剩余11393字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人