异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测

异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测

目录

    • 异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型准备
      • 模型设计
      • 参考资料

效果一览

异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测_第1张图片
异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测_第2张图片
异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测_第3张图片

基本介绍

训练一个双向 LSTM 自动编码器来检测机器是否正常工作。 自动编码器接受了一组 12 个特征的训练,这些特征是在计划的维护期后直接从振动传感器收集的健康运行数据中提取的。 使用 Predictive Maintenance Toolbox 中的 Diagnostic Feature Designer App 从原始数据计算特征。然后,使用经过训练的模型来重建从新数据中提取的特征。 如果模型很好地

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