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一种基于SDRSN的多特征健康因子融合方法,涉及故障预测技术领域,针对现有技术中模型不能够降低经验因素的影响,去除冗余信息的问题,SDRSN模型能够进行自适应特征学习,根据注意力机制发现输入样本的干扰特征,并利用软阈值函数将其置零,从而降低干扰因素对于特征挖掘效果的影响。相比于传统特征融合方法,该模型能够降低经验因素的影响,去除冗余信息。将自归一化思想引入SDRSN模型,能够保证激活值以归一化的状态在网络各层间传递,避免了过拟合现象的发生,获取到包含丰富信息的特征,从而更好地表征旋转机械的健康状
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112816191 B
(45)授权公告日 2022.07.29
(21)申请号 202011606166.X WO 2020244134 A1,2020.12.10
(22)申请日
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