ClassBD با امتیاز F1 بالای 96% به عملکرد فوق العاده ضد نویز در مجموعه داده های HIT دست می یابد.

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

4.4.1. توضیحات مجموعه داده

4.4.1. توضیحات مجموعه داده

مجموعه داده های موسسه فناوری هاربین (HIT) توسط تیم ما جمع آوری شد. جمع‌آوری داده‌ها برای یاتاقان‌های معیوب در آزمایشگاه کلیدی فناوری و تجهیزات هوافضا بلبرینگ MIIT در HIT انجام شد. دکل تست بلبرینگ و یاتاقان های معیوب در شکل 4 نشان داده شده است. این دکل آزمایشی از نورد استاندارد چینی پیروی می کند.

Source link