ABSTRACT Deep learning (DL) har i stor utsträckning tillämpats inom feldiagnosområdet. ensemblen av DL kan avsevärt förbättra generalisering förmåga DL. Snapshot ensemble lärande, som använder den cykliska inlärningshastigheten schemaläggaren (CLR) och sedan kombinerar den lokala minima i en gång utbildning för att bilda en ensemble metod, har visat kraftfull prestanda. Inlärningsintervallet för CLR bör dock vara fördefinierat genom erfarenheter, vilket kan begränsa dess förutsägelsenoggrannhet. I detta dokument, en ny ögonblicksbild ensemble convolutional neural network (SECNN) föreslås, som kan hitta rätt utbud av inlärningshastighet för SECNN automatiskt när man står inför en ny datauppsättning. För det första är en max-min cosinus cyklisk inlärningshastighet schemaläggare (MMCCLR) utformad för att undvika att inlärningsfrekvens intervall påverkas av andra parametrar. Därefter, en ny inlärningshastighet testning (logLR Test) tillämpas för att uppskatta rätt inlärningshastighet intervall för MMCCLR. Slutligen utvecklas SECNN med MMCCLR. SECNN är testad på tre kända dataset, inklusive lagerdataset från Case Western Reserve University, självprimerande centrifugalpumpdataset och lagerdataset som tillhandahålls av Machinery Faility Prevention Technology. Resultaten har förbättrats mycket genom de föreslagna SECNN-metoderna. SECNN har också uppnått de bästa förutsägelserna genom att jämföra med andra DL-metoder och traditionella metoder. INDEX TERMS Ensemble lärande, inlärningshastighet uppskattning, djup inlärning, feldiagnos, konvolutionella neurala nätverk.
Wen m.fl. I REF föreslogs en ny Snapshot Ensemble-metod och en log linjär inlärningshastighetstestmetod.
A New Snapshot Ensemble Convolutional Neural Network for Fault Diagnosis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}