محققان روش های پیشرفته ای را برای تشخیص عیب با استفاده از دکانولوشن کور ایجاد می کنند

جدول پیوندها

چکیده و 1. مقدمه

2. مقدمات و 2.1. دکانولوشن کور

2.2. شبکه های عصبی درجه دوم

3. روش شناسی

3.1. فیلتر کانولوشن درجه دوم حوزه زمان

3.2. برتری استخراج ویژگی های چرخه ای توسط QCNN

3.3. فیلتر خطی دامنه فرکانس با تابع هدف طیف پوششی

3.4. بهینه سازی یکپارچه با طرح توزین آگاه از عدم قطعیت

4. آزمایشات محاسباتی

4.1. تنظیمات آزمایشی

4.2. مطالعه موردی 1: مجموعه داده PU

4.3. مطالعه موردی 2: مجموعه داده JNU

4.4. مطالعه موردی 3: مجموعه داده HIT

5. آزمایشات محاسباتی

5.1. مقایسه روش های BD

5.2. نتایج طبقه بندی در شرایط مختلف نویز

5.3. استفاده از ClassBD برای طبقه بندی کننده های یادگیری عمیق

5.4. استفاده از ClassBD برای طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین

5.5. قابلیت استخراج ویژگی شبکه های درجه دوم و معمولی

5.6. مقایسه فیلترهای ClassBD

6. نتیجه گیری

پیوست و مراجع

2. مقدمات

جدول 1 برخی از نمادهای مهم را ارائه می دهد که بعداً در این مقاله استفاده خواهند شد.

2.1. دکانولوشن کور

با این حال، به دلیل پیچیدگی سیستم های ماشین آلات، برآورد دقیق تابع انتقال و پاسخ فرکانسی آن اغلب غیرعملی است. این چالش با وجود نویز غیرقابل پیش بینی تشدید می شود. در نتیجه، در صورت عدم وجود قبلی …