[发明专利]基于卷积神经网络代价敏感学习的故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202010115610.1 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111340107A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 李沂滨;胡晓平;高辉;宋艳;张天泽;王代超 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种基于卷积神经网络代价敏感学习的故障诊断方法及系统，包括：构建添加代价敏感层的卷积神经网络模型，采用代价敏感学习方法对机械振动训练数据集进行特征学习；所述卷积神经网络模型采用VGG‑11级联两层全连接层，经特征学习后的卷积神经网络模型以VGG‑11对经维度转换的机械振动预分类数据集进行特征提取，将提取的特征输入全连接层进行故障诊断分类。对机械振动数据进行维度转换，转换为应用于卷积神经网络的二维数据；构建添加代价敏感层的卷积神经网络模型，采用代价敏感学习方法进行特征学习，利用卷积神经网络模型直接完成特征提取任务，在不损害多样本类别的分类精度的情况下提高了小样本类别的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 代价 敏感 学习 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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