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一种双阻尼小波赋能的可解释卷积神经网络在轴承故障诊断中的应用
华东交通大学机电与车辆工程学院
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张龙
肖逸文
周神赐
王朝兵
柳和生
黄聪
钱童帅
开通知网号
针对深度学习模型决策机理和分类依据无法得知以及Morlet、Laplace等小波不能很好地匹配轴承真实故障脉冲响应的问题,提出一种可解释卷积神经网络模型——Bdw-ResNet。首先,设计了一种sigmoid激活函数加权的双阻尼小波,并构建小波卷积层...
机 构:
华东交通大学机电与车辆工程学院;
领 域:
铁路运输;
自动化技术;
关键词:
深度学习;
双阻尼小波;
注意力机制;
故障诊断;
可解释性;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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西安交通大学学报
2025年03期
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