Advertisement

UDTL: 智能故障诊断中无监督深度迁移学习论文的源代码 - Source Code Learning

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
这段简介可以描述为：“UDTL”项目专注于智能故障诊断中的无监督深度迁移学习研究，并提供了相应的源代码。此代码旨在促进该领域的学术交流和应用开发。 基于UDTL的智能诊断基准代码已由张启阳和余晓磊发布。 2020年6月2日，我们修正了util train_utils_combines中的错误（class_num-> num_classes）。 该项目提供了一个基线精度及一个统一的智能故障诊断库，该库采用无监督深度迁移学习技术。它为用户提供了扩展接口以加载自己的数据集和模型进行新的研究。所有实验均在配备Intel Core i7-9700K处理器、GeForce RTX 2080Ti显卡及16GB内存的计算机上，使用Windows 10操作系统和Pytorch 1.3完成。 项目要求： - Python版本：Python 3.7 - 脾气暴躁（可能是指numpy）: 版本1.16.2 - 熊猫 (pandas): 版本0.24.2 - 泡菜 (pickle, 可能是误写，应为Pickle) - tqdm: 版本 4.31.1 - 斯克莱恩（可能是指scikit-learn）：版本0.21.3 - Scipy: 版本 1.2.1 - OpenCV-Python (cv2) : 版本4.1.0.25 - PyWav

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • UDTL: 智能故障诊断中无监督深度迁移学习论文的源代码 - Source Code Learning
    优质
    这段简介可以描述为：“UDTL”项目专注于智能故障诊断中的无监督深度迁移学习研究，并提供了相应的源代码。此代码旨在促进该领域的学术交流和应用开发。 基于UDTL的智能诊断基准代码已由张启阳和余晓磊发布。 2020年6月2日，我们修正了util train_utils_combines中的错误（class_num-> num_classes）。 该项目提供了一个基线精度及一个统一的智能故障诊断库，该库采用无监督深度迁移学习技术。它为用户提供了扩展接口以加载自己的数据集和模型进行新的研究。所有实验均在配备Intel Core i7-9700K处理器、GeForce RTX 2080Ti显卡及16GB内存的计算机上，使用Windows 10操作系统和Pytorch 1.3完成。 项目要求： - Python版本：Python 3.7 - 脾气暴躁（可能是指numpy）: 版本1.16.2 - 熊猫 (pandas): 版本0.24.2 - 泡菜 (pickle, 可能是误写，应为Pickle) - tqdm: 版本 4.31.1 - 斯克莱恩（可能是指scikit-learn）：版本0.21.3 - Scipy: 版本 1.2.1 - OpenCV-Python (cv2) : 版本4.1.0.25 - PyWav
     
  • (原文+译文)2019年基于无监督深度迁移学习的智能故障诊断：开源与对比分析.zip
    优质
    本资料包含了关于2019年基于无监督深度迁移学习进行智能故障诊断的研究，附有开源代码及详细对比分析。适合深入理解该领域的研究者参考使用。标题为(原文+译文)2019年基于无监督深度迁移学习的智能故障诊断：开源与对比分析.zip。 严如强团队于2019年发表的文章《无监督深度迁移学习在智能故障诊断中的应用：开放源代码与比较研究》探讨了如何利用无监督深度学习技术进行智能故障诊断，文章详细介绍了相关算法的评估方法以及其实际应用场景，并提供了数据集、预处理和拆分的具体步骤。文中还讨论了评价结果及进一步的研究方向，并最终得出结论。 该文分为十个部分：首先简要介绍研究背景与目的；接着回顾了无监督深度学习在智能故障诊断领域的研究成果；然后详细描述并评估了几种算法，其中包括基于UDTL（Unsupervised Deep Transfer Learning）的智能故障诊断应用。此外还介绍了所使用的数据集、预处理和拆分方法以及具体的评价方法，并展示了实验结果。 文章最后对研究进行了进一步讨论，并总结了主要结论。附录A则提供了详细的测试结果供读者参考。
     
  • (原文+译文)2019年基于无监督深度迁移学习的智能故障诊断：开源与对比分析.zip
    优质
    简介：本资源提供一份关于2019年无监督深度迁移学习在智能故障诊断中应用的研究报告，包含开源代码和详细对比分析，有助于深入理解该领域的最新进展。标题原文为：(Original Paper + Translation) 2019 Unsupervised Deep Transfer Learning for Intelligent Fault Diagnosis: Open-source and Comparative Analysis.zip。 严如强团队于2019年发表的文章《用于智能故障诊断的无监督深度迁移学习：开放源代码和比较研究》探讨了无监督深度学习在智能故障诊断中的应用，提供了一个开源的研究框架，并进行了详细的对比分析。 文章结构如下： 1. **介绍** - 介绍了论文的研究背景、目标以及对现有技术的改进。 2. **简要回顾** - 回顾了相关领域的研究成果和当前面临的挑战。 3. **算法评估** - 对所提出的无监督深度迁移学习方法进行了详细的理论分析和技术细节探讨。 4. **基于UDTL的智能故障诊断应用** - 展示了该技术在实际故障诊断中的应用场景及其优势。 5. **数据集** - 介绍了用于实验的数据来源和特点，包括不同类型的设备运行状态记录等。 6. **数据预处理和拆分** - 描述了如何对原始数据进行清洗、标准化以及训练测试集的划分方法。 7. **评估方法** - 讨论了评价模型性能的各种指标及其计算方式。 8. **评价结果** - 展示实验的具体结果，包括不同算法的表现对比等。 9. **进一步讨论** - 分析研究中的限制因素，并对未来可能的研究方向进行了展望。 10. **结论** - 总结研究成果的意义和对实际应用的指导价值。 此外，文章还附有详细的测试结果作为参考（见附录A）。
     
  • 故障诊断的深度学习PPT
    优质
    本PPT探讨了深度学习技术在故障诊断中的应用，包括模型构建、数据处理及案例分析，旨在提高设备维护效率与预测准确性。 个人学习总结的深度学习及其在故障诊断中的应用这一PPT可以让你了解AE、SAE、RBM、DNN、CNN、RNN等各种深度学习网络模型。
     
  • 基于深度学习的故障诊断文档.docx
    优质
    本文档探讨了利用深度学习技术在故障诊断领域的应用，旨在通过先进的算法提高系统的自动识别和预测能力。 本段落探讨了一种基于深度学习的轴承故障检测方法。作为建筑设备的关键部件之一，轴承常出现各种问题影响其正常运行，因此对其状态进行监测与预测具有重要意义。然而，直接从传感器获取的轴承振动信号是非线性和非平稳的，这需要采用深度学习技术来进行有效的故障识别和分析。 文中提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的方法来检测轴承故障，并通过实验验证了该方法具有较高的准确率与鲁棒性。
     
  • 基于深度学习的故障诊断(附带代码).rar
    优质
    本资源提供了一套利用深度学习技术进行设备故障诊断的研究与实践材料，包括理论讲解及实战代码。适合对智能维护系统感兴趣的工程师和研究者学习使用。 BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络之一。基于BP神经网络进行齿轮故障诊断时，使用了四维数据共两千条记录。从中均匀提取1500个样本作为训练集，剩余500个样本用于预测验证。
     
  • 基于深度学习的故障诊断模型
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习技术的创新故障诊断模型，旨在提高工业系统的可靠性与维护效率。通过分析大量数据，该模型能够精准预测和识别设备潜在故障，减少停机时间并降低维修成本。 故障诊断是指在设备、系统或产品运行过程中出现异常状态时，通过分析这些异常的特征和原因来找出故障的原因的过程。随着人工智能和深度学习技术的发展，基于深度学习的故障诊断模型越来越受到重视。这类模型通常利用神经网络进行构建，其核心思想是训练模型以学会识别故障特征及规律，并能对新的故障情况进行准确判断。 接下来介绍几种常用的深度学习方法：卷积神经网络（CNN）就是其中一种适合处理图像、视频等类型数据的模式。它能够将设备或系统的状态转换为视觉形式的数据，通过一系列卷积和池化操作提取关键信息特征并减少不必要的复杂度，最后通过全连接层输出具体的故障分析结果。
     
  • 基于Matlab的深度学习CNN故障诊断
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发深度学习卷积神经网络(CNN)模型，旨在提升机械设备的故障诊断精度和效率。通过训练大量机械信号数据，模型能够准确识别并预测潜在故障类型，为工业自动化维护提供强有力的支持工具。 这段文字描述了一个包含详细注释的Matlab编写的CNN程序代码，易于阅读和调试。提供了一个故障数据集供直接下载并运行，也可以用自定义的数据集进行替换。如果希望获得更好的结果，可以调整网络结构及其参数进行优化。
     
  • 基于Matlab的深度学习CNN故障诊断
    优质
    本研究采用MATLAB平台，开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型，专注于机械设备的故障诊断。通过大量数据训练，该模型能够准确识别和分类不同类型的机械故障信号，提高了故障检测效率与准确性，为工业设备维护提供了有力支持。 这段文字描述了一个包含详细注释的Matlab编写的CNN程序代码，易于阅读和调试。提供了相应的故障数据集可以直接下载并运行，也可以替换为自己的数据集。如果希望获得更好的结果，可以调整网络结构及其参数进行优化。