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摘要
采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集，提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知：支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低，该文方法的检测准确率最高；对声信号进行加噪和调音时，该文方法表现出好的鲁棒性.
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采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集，提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知：支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低，该文方法的检测准确率最高；对声信号进行加噪和调音时，该文方法表现出好的鲁棒性.
