【摘 要】
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利用堆叠自动编码器神经网络对家用空调外机的振动测量信号进行无监督特征值提取;采用梯度下降算法对神经网络进行有监督学习;结合Softmax分类器对测量信号进行分类;通过实验确定隐层的层数和节点数,并对神经网络的学习率、衰减因子、L2正则化、Dropout因子、批量样本个数等参数的影响进行实验分析,为家用空调外机的振动自动化诊断检测提供实验依据。
【机 构】
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佛山科学技术学院,广州赛宝腾睿信息科技有限公司
【基金项目】
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广东省区域联合基金资助(2019A1515110418),广东省公益研究与能力建设专项资金资助(2015B010101014)。
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利用堆叠自动编码器神经网络对家用空调外机的振动测量信号进行无监督特征值提取;采用梯度下降算法对神经网络进行有监督学习;结合Softmax分类器对测量信号进行分类;通过实验确定隐层的层数和节点数,并对神经网络的学习率、衰减因子、L2正则化、Dropout因子、批量样本个数等参数的影响进行实验分析,为家用空调外机的振动自动化诊断检测提供实验依据。
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