针对滚动轴承结构及其运行环境的复杂性和信号特征参数信息难以被提取的问题，提出一种由蜻蜓算法(DA)优化改进的深度置信网络方法(DA-IDBN)并应用于轴承故障诊断中.采用DA对神经网络结构进行优化设计，确定最优结构.应用最小批量随机梯度下降法对每一个自适应受限波尔茨曼机(RBM)进行预训练，并采用BP神经网络反向微调DBN的权重参数.通过实验验证了笔者所提方法的有效性，并取得了更好的分类效果.
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