【摘 要】
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传统的智能诊断方法一般都是基于"特征提取+分类器"模型,其核心在于特征值的提取以及分类器的设计。针对不同的诊断对象,通常需要根据先验知识提取不同的故障特征值,这必将给
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575168; 51375152);国家重点研发计划项目(2016YFF0203400);智能型新能源汽车国家2011协同创新中心、湖南省绿色汽车2011协同创新中心资助
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传统的智能诊断方法一般都是基于"特征提取+分类器"模型,其核心在于特征值的提取以及分类器的设计。针对不同的诊断对象,通常需要根据先验知识提取不同的故障特征值,这必将给最终的诊断结果带来诊断误差;与此同时,传统的分类器一般使用浅层模型,这使得其难以表征信号与装备运行状况之间复杂的映射关系。作为深度学习算法典型代表之一的深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),可以直接从原始信号中提取特征并具有深度学习能力,因而已受到越来越多研究者的关注。但是DBN依然存在网络结构需
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