【代码】基于CNN-GRU/CNN-LSTM神经网络的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

并行卷积神经网络（Muti-CNN-FNN Network）模型的主体结构前段部分由三个并行训练的CNN组成，后端部分由一系列前馈神经网络（FNN）组成。下面简称为MCFN。MCFN模型的并向CNN段实现不同传感器在数据层的信号融合，得到CNN提取的特征信息图，通过Concatenate函数指令将多传感器信号的特征图进行融合；MCFN采用前馈神经网络（FNN）记忆预测对象的退化信息，同时采用“Re

初学者推荐，bp神经网络的实现

残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。神经网络的“深度”首次突破了100层、最大的神经网络甚至超过了1000层。残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。数据集西储大学的轴承数据集，我选取了四种故障类型进

Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的它的主要结构是前馈连接, 包括输入层、 隐含层、 输出层, 其连接权可以进行学习修正;反馈连接由一组“结构 ” 单元构成,用来记忆前一时刻的输出值, 其连接权

【代码】基于CNN的刀具剩余使用寿命预测（初学者+matlab代码实现）

【代码】基于LSTM的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

并行卷积神经网络（Muti-CNN-FNN Network）模型的主体结构前段部分由三个并行训练的CNN组成，后端部分由一系列前馈神经网络（FNN）组成。下面简称为MCFN。MCFN模型的并向CNN段实现不同传感器在数据层的信号融合，得到CNN提取的特征信息图，通过Concatenate函数指令将多传感器信号的特征图进行融合；MCFN采用前馈神经网络（FNN）记忆预测对象的退化信息，同时采用“Re

Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的它的主要结构是前馈连接, 包括输入层、 隐含层、 输出层, 其连接权可以进行学习修正;反馈连接由一组“结构 ” 单元构成,用来记忆前一时刻的输出值, 其连接权

基于仿真数据的滚动轴承故障诊断研究。