故障诊断模型 | Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断
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- 效果一览
- 文章概述
- 模型描述
- 源码设计
- 参考资料
效果一览


文章概述
故障诊断模型 | Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断
模型描述
卷积神经网络(convolutional neural network)是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络,最早主要是用来处理图像信息。
相比于全连接前馈神经网络,卷积神经网络有三个结构上的特性:局部连接、权重共享以及汇聚,这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力,且参数更少。
利用各种检查和测试方法,发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次(可更换
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