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故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断

文章目录

    • 效果一览
    • 文章概述
    • 模型描述
    • 源码设计
    • 参考资料

效果一览

故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断_第1张图片
故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断_第2张图片

文章概述

故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断

模型描述

长短记忆神经网络——通常称作LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行了改进和普及。
LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。 记住较长的历史信息实际上是他们的默认行为，而不是他们努力学习的东西。
所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。
利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故

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