【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断过程中特征提取复杂、难以捕获时间序列数据之间的长期依赖问题，提出了双通道特征融合的CNN-LSTM故障诊断模型。首先将原始振动数据同时输入到CNN中和LSTM通道中，其次利用CNN和LSTM的各自优势分别提取原始振动数据的空间特征以及时序信息特征，将提取到的特征信息进行融合，最后将融合后的特征输入到softmax完成故障分类。经实验证明，与CNN-LSTM、CNN、LSTM 3
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51705384;52075401）；
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针对滚动轴承故障诊断过程中特征提取复杂、难以捕获时间序列数据之间的长期依赖问题，提出了双通道特征融合的CNN-LSTM故障诊断模型。首先将原始振动数据同时输入到CNN中和LSTM通道中，其次利用CNN和LSTM的各自优势分别提取原始振动数据的空间特征以及时序信息特征，将提取到的特征信息进行融合，最后将融合后的特征输入到softmax完成故障分类。经实验证明，与CNN-LSTM、CNN、LSTM 3种故障诊断模型相比，所提出的模型直接以原始信号进行故障诊断的准确率可达99.64%,且融合后的特征更容易区分不同故障状态。在不同噪音背景下，所提模型也保持了95%以上的故障诊断准确率，具有较好的抗噪性。
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小学教育教学改革中，要求重视学生综合素质和能力的全面发展，构建高效课堂，创造和谐、有趣、互动的课堂教学氛围。信息技术在小学教育教学中的有效融入为教育教学的改革发展创造了良好条件，借助于信息技术丰富的资源，以及信息技术的交互性特点，能够满足小学教育教学创新发展的需求。基于此，本文从小学教育教学的现实情况出发，结合具体存在的问题，探讨信息技术融合于小学教育教学的具体实施策略，以期为小学教育教学的创新发
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