【摘 要】
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针对长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)处理大数据集时运行时间长、存在维数灾难的问题,提出基于能量熵和CL-LSTM(Long Short Term Memory Network with Center Loss)的智能故障诊断模型。利用自适应白噪声的完整集合经验模态分解对原始信号进行分解;结合相关系数筛选IMF分量并计算其能量熵作为新样本输入到LSTM中,增强了样本间的差异性,减小了数据维度。将中心损失引入Softmax损失中,使类内距离更小,进一步提高分类精度。利用
【基金项目】
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国家留学基金资助项目,山西省留学归国人员择优资助项目(201802),山西省重点研发计划项目(201903D321012),山西省研究生教育创新项目(2019SY487)。
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针对长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)处理大数据集时运行时间长、存在维数灾难的问题,提出基于能量熵和CL-LSTM(Long Short Term Memory Network with Center Loss)的智能故障诊断模型。利用自适应白噪声的完整集合经验模态分解对原始信号进行分解;结合相关系数筛选IMF分量并计算其能量熵作为新样本输入到LSTM中,增强了样本间的差异性,减小了数据维度。将中心损失引入Softmax损失中,使类内距离更小,进一步提高分类精度。利用
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