基于改進的DenseNet-ViT聯合網絡和遷移學習的燃氣輪機轉子故障診斷
摘要： 實際工業環境中，燃氣輪機轉子故障數據難以采集導致故障樣本稀缺，無法滿足故障模型的海量訓練要求。利用DenseNet在圖像特征提取方面的和Transformer結構在視覺領域上的優勢，提出了一種基于改進的DenseNet-ViT聯合網絡的燃氣輪機轉子故障診斷方法。首先舍棄掉DenseNet的分類層，只需利用DenseNet的特征提取層，隨后將改進的DenseNet的輸出層連接到V... （共8頁）
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