公开(公告)号：CN115563536A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211194417.7

申请日：2022-09-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 包振山 ,  臧天昊 ,  张文博 ,  杜嘉磊

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01M13/045

Abstract: 基于子域自适应的滚动轴承故障诊断方法，属于深度学习领域。传统的轴承故障诊断方法在已标记的故障数据充足的情况下训练神经网络获得故障诊断模型，但实际场景中，设备往往提供不了大量标记数据。本发明可以在现有的故障诊断模型的基础上，通过迁移学习获得针对新的与原先分布不同的无标记数据的诊断模型，为实际工况下标记不足数据的故障诊断提供一种更有效地诊断工具。基于子域自适应的轴承故障诊断算法分为四步：卷积神经网络进行特征提取；计算源域与目标域的局部最大均值差异；训练深度子域卷积神经网络；最后使用训练获得的模型进行故障诊断。实验结果表明轴承故障诊断的准确率完全满足实际应用的需求。

公开(公告)号：CN112800977A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110130937.0

申请日：2021-01-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张文博 ,  包振山 ,  周晚晴 ,  杜嘉磊

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多粒度卷积神经网络剪枝的教师板书动作识别方法属于深度学习领域。本发明结合智慧教育中的教室精品课程智能化录制这一实际应用，将多粒度卷积神经网络剪枝应用到人体动作识别算法中，从而提升人体动作识别算法的处理速度。教书板书动作识别算法分为三步：OpenPose进行特征提取，坐标归一化以及BP神经网络分类。此外，在OpenPose的算法中，我们使用了基于滤波器级和连接级的多粒度卷积神经网络剪枝框架对OpenPose的骨干网络进行压缩，设计并实现了相应的训练策略，实现了两类剪枝方法的结合。最终实验结果表明网络剪枝的准确率和速度完全满足实际应用的需求。