基于一维CNN的轴承故障诊断迁移学习代码复现：从源域到目标域的特征提取与分布对齐实践,基于迁移学习的轴承故障诊断代码复现：一维CNN特征提取与JDA联合对齐的实现过程,top一区轴承诊断迁移学习代码复现 故障诊断代码 复现 首先使用一维的cnn对源域和目标域进行特征提取，域适应阶段：将源域和目标域作为cnn的输入得到特征，然后进行边缘概率分布对齐和条件概率分布对齐，也就是进行JDA联合对齐。 此域适应方法特别适合初学者了解迁移学习的基础知识，特别推荐，学生问价有优惠 ●数据预处理：1维数据 ●网络模型：1D-CNN-MMD-Coral ●数据集：西储大学CWRU ●准确率：99% ●网络框架：pytorch ●结果输出：损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵、tsne图 ●使用对象：初学者 ,核心关键词： 一区轴承诊断; 迁移学习; 代码复现; 特征提取; 域适应; JDA联合对齐; 数据预处理; 1D-CNN-MMD-Coral; 西储大学CWRU数据集; 准确率; pytorch框架; 结果输出图示; 初学者。,复现一维CNN迁移学习轴承故障诊断代码：从基础到高级的深度学习之旅

如何利用一维卷积神经网络（1D-CNN）结合迁移学习技术，在轴承故障诊断中实现源域和目标域的联合对齐。具体步骤包括数据预处理、构建1D-CNN-MMD-Coral网络模型、实施边缘概率分布对齐和条件概率分布对齐（即JDA联合对齐），并在CWRU数据集上进行了实验验证。文中提供了详细的代码片段，涵盖了数据加载、模型定义、训练循环以及结果可视化的全过程。最终结果显示，在目标域仅有10%标注数据的情况下，模型仍能达到97%以上的准确率。 适合人群：机械工程领域的研究人员、从事故障诊断工作的工程师、对迁移学习感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要解决不同工况下轴承故障诊断问题的研究人员和技术人员。主要目标是通过迁移学习减少对大量标注数据的需求，提高模型的泛化能力。 其他说明：文中还分享了一些实践经验，如避免在预处理时进行标准化、选择合适的batch size、加入自注意力机制等技巧，有助于提高模型性能。

Shallow Triple Stream Three-dimensional CNN

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

使用一维卷积神经网络处理序列数据，数据类型为一维

一维CNN+LSTM结构.py

采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。

keras-conv1d 描述 用Keras训练和评估一维卷积神经网络的代码。 使用多个通道和过滤器来探索conv1d选项。 该示例适用于的原始惯性信号。 设置 使用miniconda安装所有依赖项（来自 ）： 通过在您的主目录中获取install_miniconda.sh来安装miniconda2 。 注销并在此之后重新登录。 cp install_miniconda.sh ~ / cd ~ source install_miniconda.sh 安装其余依赖项： cd ~ /keras-conv1d source install.sh 每次登录时，请进行以下设置： source setup.sh 跑步 cd train python keras_conv1d.py

用卷积滤波器matlab代码深眼运动（EM）分类器：一维CNN-BLSTM模型 这是“ 1D CNN和BLSTM对注视，扫视和平滑追踪的自动分类”一文中对眼睛运动分类的深度学习方法的实现。 如果您使用此代码，请引用为 @Article{startsev2018cnn, author="Startsev, Mikhail and Agtzidis, Ioannis and Dorr, Michael", title="1D CNN with BLSTM for automated classification of fixations, saccades, and smooth pursuits", journal="Behavior Research Methods", year="2018", month="Nov", day="08", issn="1554-3528", doi="10.3758/s13428-018-1144-2", url="https://doi.org/10.3758/s13428-018-1144-2" } 全文可通过随意访问。 作者： Mikhail

一维CNN for CWRU