融合SKNet與堆疊LSTM的MobileNetV3齒輪箱故障識(shí)別方法
【摘要】：
當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的故障識(shí)別方法普遍面臨高數(shù)據(jù)依賴性、高昂計(jì)算成本與時(shí)間開銷,以及模型泛化能力受限等挑戰(zhàn).為此,本研究提出一種融合MobileNetV3、選擇性核網(wǎng)絡(luò)(selective kernel network, SKNet)及堆疊長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)...
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