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故障診斷模型 | Maltab實(shí)現(xiàn)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

模型描述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network）是具有局部連接、權(quán)重共享等特性的深層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最早主要是用來處理圖像信息。
相比于全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有三個(gè)結(jié)構(gòu)上的特性：局部連接、權(quán)重共享以及匯聚，這些特性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的特征提取能力，且參數(shù)更少。
利用各種檢查和測(cè)試方法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障的過程是故障檢測(cè)；而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程是故障定位。故障檢測(cè)和故障定位同屬網(wǎng)絡(luò)生存性范疇。要求把故障定位到實(shí)施修理時(shí)可更換的產(chǎn)品層次（可更換