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基于异构集成和注意力机制的轴承故障诊断
文献摘要：
为了提高发动机故障诊断精度,利用集成学习异构集成机械学习模型,并使用注意力机制提高模型准确度.利用集成学习理论训练异构的随机森林、卷积神经网络、深度神经网络诊断模型,再将各个子异构学习器的输出值通过注意力调节特征权重,作为输入数据通过决策树训练,得到完整的Stacking异构模型;解决各个神经网络在故障诊断过程中特征值提取不准确或者部分故障诊断不精确的问题.方法采用凯斯西储大学轴承数据集为数据依托,与传统的Stacking集成学习故障诊断模型进行对比,注意力机制的加入,使诊断精度提高5.6％.
文献关键词：
故障诊断;发动机轴承;注意力;集成学习
中图分类号：
作者姓名：
宋高腾;刘君强;曹斯言;左洪福
作者机构：
南京航空航天大学,江苏 南京211000
文献出处：
引用格式：
[1]宋高腾;刘君强;曹斯言;左洪福-.基于异构集成和注意力机制的轴承故障诊断)[J].航空计算技术,2022(01):50-54
A类：
B类：
异构集成,注意力机制,轴承故障诊断,故障诊断精度,集成学习,机械学习,学习理论,异构的,深度神经网络,网络诊断,特征权重,输入数据,数据通,决策树,Stacking,诊断过程,特征值提取,凯斯,轴承数据,集为,故障诊断模型,发动机轴承
AB值：
0.357774
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