【摘 要】
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针对轮对踏面数据样本小,损伤识别准确率低的问题。本文提出基于深度卷积神经网络的列车轮对踏面故障识别模型建立方法,该方法首先利用预训练的MobileNet-v2轻量级网络,从输入中快速提取轮对踏面故障数据高维语义特征信息。并且利用具有逐步输入的脊柱神经网络作为网络的决策模块对高维语义信息进行拼接融合和推理,并根据数据特点设计新的损失函数,最后结合实验数据,与典型方法进行对比分析,结果表明所提方法在模
【出 处】
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第37届中国自动化学会青年学术年会(YAC2022)论文集
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针对轮对踏面数据样本小,损伤识别准确率低的问题。本文提出基于深度卷积神经网络的列车轮对踏面故障识别模型建立方法,该方法首先利用预训练的MobileNet-v2轻量级网络,从输入中快速提取轮对踏面故障数据高维语义特征信息。并且利用具有逐步输入的脊柱神经网络作为网络的决策模块对高维语义信息进行拼接融合和推理,并根据数据特点设计新的损失函数,最后结合实验数据,与典型方法进行对比分析,结果表明所提方法在模型训练速度、故障识别精度等方面,均表现出一定的优势。
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