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
2025-09-23 13:53:02
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