【摘 要】
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针对风电机轴承设备在工作过程中存在工况多变、故障样本稀少、现有的诊断模型与实际应用还存在差距等问题，构建基于小样本迁移学习的轴承故障诊断方法。通过快速傅里叶变换（FFT）对输入的轴承振动数据进行预处理，将源域数据集中处理好的数据送入一维卷积神经网络（One Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN）中，得到源域训练模型。对源域数据预训练的神经网络
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针对风电机轴承设备在工作过程中存在工况多变、故障样本稀少、现有的诊断模型与实际应用还存在差距等问题，构建基于小样本迁移学习的轴承故障诊断方法。通过快速傅里叶变换（FFT）对输入的轴承振动数据进行预处理，将源域数据集中处理好的数据送入一维卷积神经网络（One Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN）中，得到源域训练模型。对源域数据预训练的神经网络部分参数冻结，将部分网络参数迁移到目标域网络，用少量的目标域数据对其他参数进行微调；经过交叉熵损失函数进行分类识别。通过在帕德伯恩大学（Universit?t Paderborn,PU）滚动轴承数据集对该方法进行了验证，结果表明：该方法使用PU人工滚动轴承损伤数据迁移到自然滚动轴承损伤后，故障识别准确率达到了90%以上。
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目的:评价促孕套辅助左卡尼汀/辅酶Q10在弱精症患者精液中补充对改善精子质量以及对临床妊娠的影响。方法:在体外试验阶段,以我院2019年7月—2021年5月就诊的弱精症患者为研究对象,随机抽取120例患者进行左卡尼汀/辅酶Q10在离体精液中补充试验。将120例患者的每份精液标本均分为四等份,按照添加成分的不同分成四组,即:左卡尼汀离体精液添加组、辅酶Q10离体精液添加组、左卡尼汀+辅酶Q10离体精
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