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基于堆叠降噪自编码的刀具磨损状态识别 预览
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作者 王丽华 杨家 +2 位作者 张永宏 赵晓平 谢阳阳 《中国机械工程》 CSCD 北大核心 2018年第17期2038-2045,共8页
提出了一种基于堆叠降噪自编码(SDAE)的刀具磨损状态识别方法。构建了SDAE神经网络来学习声发射(AE)信号的特征,并对自编码网络进行有监督的微调,从而对刀具磨损状态进行精确识别。实验结果表明,SDAE方法能够自适应地学习,得到有效的特... 提出了一种基于堆叠降噪自编码(SDAE)的刀具磨损状态识别方法。构建了SDAE神经网络来学习声发射(AE)信号的特征,并对自编码网络进行有监督的微调,从而对刀具磨损状态进行精确识别。实验结果表明,SDAE方法能够自适应地学习,得到有效的特征表达,且刀具磨损状态识别结果精确度高,该方法能够有效地进行刀具磨损状态识别。 展开更多
关键词 刀具磨损 声发射 深度学习 堆叠降噪自编码
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