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基于元學(xué)習(xí)聚合分類(lèi)器的流程工業(yè)故障診斷

制造技術(shù)與機(jī)床 頁(yè)數(shù): 8 2024-03-14
摘要: 針對(duì)基于多元統(tǒng)計(jì)分析和深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法需要大量的訓(xùn)練樣本,但當(dāng)前流程工業(yè)具有故障樣本不足等特點(diǎn),文章提出了一種模型無(wú)關(guān)的聚合分類(lèi)器元學(xué)習(xí)框架(MAACML)。首先,該框架將模型無(wú)關(guān)的元學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合并引入一種聚合分類(lèi)器來(lái)提高模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率和泛化能力;然后,對(duì)田納西伊士曼仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的性能;最終,為了驗(yàn)證模型在實(shí)際數(shù)據(jù)集上的效果,在實(shí)際壓縮機(jī)組... (共8頁(yè))

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