一维卷积神经网络相关论文
针对机电作动器的传统故障诊断方法依赖于人工特征提取和工程经验的问题，该文提出一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的智能故障诊断方......
现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时，难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题，从而导......
联合国推动的智慧可持续城市、中国2014年城市建设规划和近年的双碳战略都不约而同的强调了绿色技术的创新应用。其中非侵入式负荷......
悬臂式掘进机结构紧凑、适应性强成为我国煤矿主要开采设备,但当前煤矿综采作业面智能化较低,人工开采风险大,掘进机开采问题突出,......
面向心脏疾病计算机辅助诊断，本文提出一种基于一维卷积神经网络和循环神经网络混合深度学习结构的心音分析方法 .本结构首先利用卷......
船用变压器的可靠性直接影响着船舶电力系统的正常运行,一旦发生故障,会影响电力系统其他部分设备的工作,可能对船舶安全造成危害......
针对现有掘进机无法实时定位、定位不准确、视觉定位中相机视野被遮挡导致定位失败等问题，提出了一种将基于近红外双目立体视觉的悬......
土地资源是一种价值量很大的不可再生产资源,与普通商品不同,其交易价格具有特殊性和敏感性。土地价格一方面受政治、社会、经济等......
癫痫是一种最常见的危及生命且具有挑战性的神经系统疾病。癫痫脑电信号复杂多样，人工检测癫痫信号耗时耗力，误判率高，不同的医务人员......
混合气体定性识别是人工嗅觉进行气体检测与分析的关键问题。为提高人工嗅觉系统对混合气体检测识别的准确率，提出了一种基于一维卷......
利用历史交易数据预测股市指数未来走势是金融领域的重要问题，使用图卷积网络融合指数间走势关联性是该领域的前沿热点。针对当前图......
为提升基于深度学习的变压器故障诊断精度，提出了一种数据增强型一维改进卷积神经网络的变压器故障诊断方法。首先，针对传统变分自编......
针对当前非协作通信中多输入多输出正交频分复用（multiple-inputmultipleoutputorthogonalfrequencydivisionmultiplexing,MIMO-OFD......
为进一步提高风电发电机组覆冰故障诊断模型的精度，缩短隐患消除的周期。提出多变量相关性Gentle Adaboost的风机叶片覆冰故障诊断......
针对传统星载合成孔径雷达（SAR）工作模式反演方法在识别准确率和时效性上存在局限性的问题，根据SAR信号的特点，提出基于一维卷积神经网......
社交媒体作为人们表达情感提供了一种简单的方式，人们利用这些平台来展示他们对某事的喜欢或不喜欢和他们对情况的感受等等。在自然......
随着社会电能应用水平的提高,家庭用电设备种类逐渐增多,居民的用电量剧增,电气火灾事故频发,以至于低压线路中的用电安全和能耗分......
随着人类对航空飞行器越来越多的依赖,飞行器的安全性得到了越来越多的关注,而航空发动机是决定飞行器安全的核心。涡桨航空发动机......
复合材料的无损检测技术在航空航天、核工业、汽车行业等领域中应用广泛。太赫兹是一种前沿的无损检测技术,广泛应用于诸多检测场......
柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验......
心电图反映人体心脏的工作状况,对心血管疾病的诊断和治疗具有十分重要的意义。随着动态心电图Holter和可穿戴心电监测设备的发展,......
近年来,随着高速铁路的快速发展,列车的需求量不断增加,在高速运行下保证列车的安全性和舒适性变得愈发重要。转向架作为高速列车......
深度学习和数据驱动技术的快速发展,为历史数据下的配电网无功优化提供了新的解决方法,提出了一种基于一维卷积神经网络的配电网无......
在民航客运领域,准确地预测航线每日的客运量对民航公司具有重要的指导意义.循环神经网络能较好地预测民航的客运量,但在准确率,尤......
高压断路器分合闸过程中的振动信号反映其机械结构信息.针对故障诊断中特征提取复杂、准确率低,提出一种基于多尺度一维卷积神经网......
VRF（变制冷剂流量多联机）空调系统是集中式空调系统的主要形式之一。建立一种准确而高效的VRF空调系统故障检测与诊断模型,对降低VRF......
随着我国慢性病问题的日益突出,国家越来越重视慢性病的预防,战略前移,重心下移,从疾病发生的上游入手,对疾病发生的危险因素实行......
基于分布式光纤传感的周界安防系统能够灵敏地监测环境振动,通过光纤传感信号判断入侵事件。在实际应用环境中,光纤传感信号模式复......
随着我国经济的发展与工业化进程的不断完善,国家对工业生产领域的大气排放实施了更加严格的监督和控制。袋式除尘器作为治理大气......
现阶段基于深度学习的故障诊断需要大量的数据,而制作数据集是一项耗时耗力的工作.针对这一缺点,提出一种基于门控循环单元(Gate R......
工业机器人是实现智能化生产和产业升级不可或缺的角色。为了保障工业机器人健康、平稳运行,工业生产线保持长久稳定的生产力,需要......
地质灾害带来的生命和经济损失不可估量。滑坡本身的多发性、快速发展性和重大影响性,使其成为地质灾害中占比极大的一个重要灾种......
珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似,但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉,并且珍珠层粉制备容易,成本底,常被不法商家用于冒充或掺入珍......
脑电（Electroencephalogram,EEG）和功能磁共振（functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI）是目前两种最主要的神经成像工具。同步......
分布式光纤传感技术由于具有全分布式传感、抗电磁干扰、耐腐蚀和超远距离传感等优点,广泛的应用在边界安防、管道运输监测、铁路......
各种类型的深度神经网络模型已被应用到时序分析中,但基于频域的神经网络与时域的线性模型融合仍然缺乏有效的模型.提出一种基于多......
滚动轴承的故障识别对于防止旋转机械系统故障恶化并保证其安全运行具有重要意义.针对现有智能诊断模型参数多、识别效率低的问题,......
为了实现对糖尿病周围神经病变(DPN)的早期预防,辅助医生进行早期诊断与决策,提出了一种基于一维卷积神经网络的DPN预测模型,对原......
剩余寿命预测对航空发动机的预防性维修有重要指导作用,是保障飞机安全运行,提高维修保障效率的重要手段.一维卷积神经网络(1-dime......
目前,神经电刺激领域发展较为迅速,主要应用领域是对脑部核团进行电刺激,用于治疗或缓解患者相关病症,主要调整参数方式为主观调节......
针对传统单通道振动信号诊断方法只能采集部分信息用于局部诊断,而多通道信号融合权重确定困难、实时性差的问题,提出一种基于深度......
风电机组叶片结冰检测，对风电机组的安全性、可靠性与经济性，具有非常重要的现实意义。本文针对风电机组运行观测数据的非平衡和单点......
学生课堂参与度指学生投入在有效课堂教学活动中的时间和精力,直接体现课堂的教学效果和学生学习收获。准确的学生课堂参与度评估......
分布式声波振动光纤传感设备采用振动光纤作为传感器实时检测安防区域周边环境。振动光纤在周界安防领域的应用是一项在安防领域的......
基于机器学习方法的数字信号调制解调,可以在不进行载波恢复、滤波处理的情况下,实现在同一个网络模型下对多种数字调制信号进行解......
刀具剩余寿命预测对保证设备正常运行和提高生产效率具有重要意义.建立了一种改进的基于一维卷积神经网络(one-Dimensional Convol......
