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摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,具体地说,涉及一种融入先验知识的深度学习故障诊断方法。其包括如下步骤：步骤S1、数据处理；该步骤中,基于滑窗处理对故障诊断数据集X进行处理,进而获取类图片样本数据集并获取类图片样本数据集的关注矩阵A；步骤S2,模型架构构建；该步骤中,构建2D-CNN模型对类图片样本数据集进行处理进而获取对应的特征图F,同时基于面向通道的平均池化和面向通道的最大池化对特征图F进行处理进而获取平均池化的输出P-1和最大池化的输出P-2,根据关注矩阵A、平均池化的输出P-1和最大池化的输出P-2获取权重矩阵W,使得模型输出为基于注意力机制的特征图本发明能够较佳地将先验知识融入至深度学习技术中。
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