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动力工程学报 2024年第12期44卷 1923-1934页

作者：张宇剑邓艾东汤清清孔云飞卞文彬王敏东南大学能源与环境学院大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心南京210096 江苏海装风电设备有限公司江苏南通226000

针对传统深度神经网络在风电机组滚动轴承变工况运行条件下特征学习能力不足、诊断效果不佳的问题,提出了一种通道注意力机制(Channel Attention,CA)与残差胶囊网络(Capsule Residual Network,CPRN)组合的故障诊断模型CA-CRPN,以实现变... 详细信息

针对传统深度神经网络在风电机组滚动轴承变工况运行条件下特征学习能力不足、诊断效果不佳的问题,提出了一种通道注意力机制(Channel Attention,CA)与残差胶囊网络(Capsule Residual Network,CPRN)组合的故障诊断模型CA-CRPN,以实现变工况下滚动轴承故障的高性能诊断。首先,对振动信号进行连续小波变换生成对应的时频图,经矩阵化重构后作为训练样本,经过通道注意力模块为不同特征分配权重,削弱冗余特征对识别结果的影响,然后输入由卷积层、残差块和胶囊层堆叠搭建的CPRN中,并采取权值共享的仿射变换矩阵替换全连接胶囊层以减少参数量、提高训练速度,最终输出诊断结果。分别用CWRU轴承数据集与实验台模拟数据进行实验。结果表明:CA-CPRN模型在变工况下的平均诊断准确率分别达到97.63%和98.23%,相比其他模型具有更好的泛化能力;在噪声情况下,2个数据集上的诊断准确率均优于其他模型,平均准确率分别达到99.09%和96.32%,证明了模型在抗噪方面的优越性。

关键词：滚动轴承连续小波变换通道注意力机制残差胶囊网络变工况故障诊断

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基于ResNet网络的音乐类型分类及标签标记模型研究

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信息技术 2025年第2期49卷 80-85,91页

作者：易伶商洛学院艺术学院陕西商洛726000

个性化的音乐推荐服务能为人们带来情感上的寄托和提供更多的便捷。然而,音乐类型的分类和标签的标注需要挖掘大量的音乐特征,耗费时间和人工成本。基于此,该研究将音频数据经过傅里叶变换转换为Mel频谱图,将残差胶囊网络与门控循环单... 详细信息

个性化的音乐推荐服务能为人们带来情感上的寄托和提供更多的便捷。然而,音乐类型的分类和标签的标注需要挖掘大量的音乐特征,耗费时间和人工成本。基于此,该研究将音频数据经过傅里叶变换转换为Mel频谱图,将残差胶囊网络与门控循环单元相结合,构建音乐类型分类模型。同时,基于残差胶囊网络,引入视觉注意力机制,构建音乐标签标记模型。结果显示,音乐类型分类模型在GTZAN和FMA-smile数据集上的分类准确率能达到89.8%和85.2%。该研究结果能为音乐推荐平台的个性化服务提供一定的参考。

关键词：音乐分类傅里叶变换残差胶囊网络门控循环单元视觉注意力机制

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