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一种改进故障诊断性能的稀疏去噪深度神经网络( A sparse denoising deep neural network for improving fault diagnosis performance )
Funa Zhou Tong Sun Xiong Hu Tianzhen Wang Chenglin Wen
深度神经网络(DNN)在故障诊断领域得到了广泛的应用，但其计算复杂度较高，限制了其适用性。此外，网络相邻层之间的无用信息转换也会对诊断精度产生负面影响。本文设计了一种新的具有稀疏门的DNN结构，使神经元直接通过层间传递而不是通过激活函数传递，从而突出了贡献较大的神经元的作用。通过非线性变换，只需要对贡献较小的网络进行变换，从而降低了网络训练的计算复杂度。提出的基于稀疏去噪DNN（SD-DNN）的故障诊断方法可以以较小的计算复杂度获得更准确的诊断结果。在工程故障诊断领域中很常见的一种情况下，当训练样本只有很小的样本被强噪声污染时，它与其它相关方法相比显示出明显的优越性。滚动轴承故障诊断的实验测试验证了该方法的有效性。
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