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摘要:
深度置信网络是由若干层无监督的限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBM)和一层有监督的反馈神经网络组成的深层结构,该结构通过对低层输入的逐层抽象转化提取复杂输入及复杂分类数据的有效信息.然而,深度置信网络模型存在隐含层数及特征维数难以确定,后向有监督过程存在"导数消亡"问题,使得低层结构参数得不到有效的训练,而且噪声干扰直接影响识别结果的问题.针对以上问题,提出以下解决方法:每个隐含层位置构建当前层输出与样本标签之间的映射转换矩阵,根据理论标签与实际标签之间的差异,实现隐含层特征维数的自适应调整,缓解"导数消亡"问题,同时在第一隐含层位置进行特征空间降噪,保证计算效率及提高诊断模型的识别效果.复杂工况的齿轮箱故障模拟实验,验证所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 集成参数自适应调整及隐含层降噪的深层RBM算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 限制玻尔兹曼机 特征提取 降噪 齿轮箱
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 855-865
页数 11页 分类号
字数 6038字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c160375
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张绍辉 厦门理工学院机械与汽车工程学院 8 23 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
限制玻尔兹曼机
特征提取
降噪
齿轮箱
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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