【摘 要】
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利用深度学习来增强数据集已成为各个领域的研究热点,即使用有限的数据集生成更多仿真的数据集.不同于目前主流的生成对抗网络算法及其变体算法,基于样本分辨率增强的思想,提出了一种简单有效的算法——高效亚像素全连接神经网络(ESPFCN).ESPFCN的原理为:对原始输入样本进行全连接操作,经过隐层特征映射输出四通道的低分辨率特征;通过亚像素全连接层,将四通道的低分辨率特征进行周期性的排列,得到一组高分辨率特征,实现了样本分辨率的增强.设置了一组特殊的轴承实验来评估生成模型的性能,实验结果验证了ESPF-CN框架
【机 构】
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山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590
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利用深度学习来增强数据集已成为各个领域的研究热点,即使用有限的数据集生成更多仿真的数据集.不同于目前主流的生成对抗网络算法及其变体算法,基于样本分辨率增强的思想,提出了一种简单有效的算法——高效亚像素全连接神经网络(ESPFCN).ESPFCN的原理为:对原始输入样本进行全连接操作,经过隐层特征映射输出四通道的低分辨率特征;通过亚像素全连接层,将四通道的低分辨率特征进行周期性的排列,得到一组高分辨率特征,实现了样本分辨率的增强.设置了一组特殊的轴承实验来评估生成模型的性能,实验结果验证了ESPF-CN框架的有效性,并通过可视化展示了ESPFCN的特征学习过程.
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