【摘 要】
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深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断，但在实际工程应用中，轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集，缺乏数据标签，难以进行充分地训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题，提出了一种基于图卷积网络(GCN)的迁移学习轴承服役故障诊断模型，从数据充足的人工模拟损伤故障数据中学习故障知识，并迁移到真实的服役故障上，提高服役故障的诊断准确率。具体来说，通过将人工模拟损伤故障数据和服役故障数据的原始振动信号由小波
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深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断，但在实际工程应用中，轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集，缺乏数据标签，难以进行充分地训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题，提出了一种基于图卷积网络(GCN)的迁移学习轴承服役故障诊断模型，从数据充足的人工模拟损伤故障数据中学习故障知识，并迁移到真实的服役故障上，提高服役故障的诊断准确率。具体来说，通过将人工模拟损伤故障数据和服役故障数据的原始振动信号由小波变换转换为同时具有时间和频率信息的时频图，输入到图卷积层中进行学习，有效地提取源域和目标域的故障特征表示
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针对空中目标威胁评估因素多、目前评估方法缺乏自学习能力，采用深度学习理论建立了空中目标威胁评估的深层神经网络模型。为了提升模型训练的拟合效果，提出采用对称式的预训练方法，逐层地对模型中的隐含层进行预训练，最后对模型进行整体训练。分别通过样本测试集和空空仿真场景进行验证测试，结果表明：采用对称预训练方法，模型的威胁评估准确率高于其他三种预初始化方法；模型具有较好的鲁棒性，在无噪声下准确率大于90%，
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