基于注意力机制多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断OA北大核心CHSSCD
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network,MACNN)进行轴承故障分类,该模型以一维Resnet18网络结构为主体,卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特征信息丢失的目的,同时利用注意力机制可以自动提取有用特征的能力,将模型提取特征作为输入送入注意力机制模块,进一步提高模型故障分类能力。此外,采用边界平衡生成对抗网…查看全部>>
孙俊静;顾幸生
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海200237华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海200237
计算机与自动化
故障诊断卷积神经网络注意力机制空洞卷积BEGAN
《华东理工大学学报（自然科学版）》 2024 (2)
P.247-256,10
国家自然科学基金(61973120,61973122)。
评论