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公开(公告)号：CN110455512B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910766738.1
申请日：2019-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于深度自编码器DAE的旋转机械多集成故障诊断方法，实现步骤为：用旋转机械振动信号构建训练样本、验证样本、测试样本；搭建平行深度自编码器网络，训练平行深度自编码器网络；用训练好的平行深度自编码器对训练样本、验证样本、测试样本进行特征提取构建三个特征池；用构建softmax分类器优化三个特征池中的特征；用优化过后的特征从新构建和训练softmax分类器，得到最终优化的softmax分类器；将测试样本特征池中被筛选所有测试样本输入到训练好的平行深度自编码器进行特征提取，然后输入到最终优化的softmax分类器中，得到最终的分类结果。
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公开(公告)号：CN110455512A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910766738.1
申请日：2019-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于深度自编码器DAE的旋转机械多集成故障诊断方法，实现步骤为：用旋转机械振动信号构建训练样本、验证样本、测试样本；搭建平行深度自编码器网络，训练平行深度自编码器网络；用训练好的平行深度自编码器对训练样本、验证样本、测试样本进行特征提取构建三个特征池；用构建softmax分类器优化三个特征池中的特征；用优化过后的特征从新构建和训练softmax分类器，得到最终优化的softmax分类器；将测试样本特征池中被筛选所有测试样本输入到训练好的平行深度自编码器进行特征提取，然后输入到最终优化的softmax分类器中，得到最终的分类结果。
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