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基于偽標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督滾動軸承故障診斷模型

噪聲與振動控制 頁數(shù): 7 2024-04-11
摘要: 針對實際工程應(yīng)用中被標(biāo)記的滾動軸承故障樣本收集困難,傳統(tǒng)診斷模型精度較低的問題,提出一種偽標(biāo)簽學(xué)習(xí)融合參數(shù)遷移深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督滾動軸承故障診斷模型。首先將ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network,ResNet)模型參數(shù)遷移至本文模型中作為初始參數(shù),并使用不同學(xué)習(xí)率微調(diào)網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)以加快模型收斂速度;隨后引入偽標(biāo)簽半監(jiān)督學(xué)習(xí),使用標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練模...

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