基于优化胶囊网络的滚动轴承故障诊断研究
这是一篇关于滚动轴承,故障诊断,胶囊网络,贝叶斯优化算法,自校准卷积块的论文, 主要内容为滚动轴承作为设备中的重要部件,当其部件发生故障时,会导致设备停止运行,从而影响生产效率、经济效益下滑等。因此,实时监测轴承的运行状态,对关键部件进行有效地故障识别与诊断具有重要意义。在实际中,轴承的运行状态不只在单一工况下运行,更多时候轴承都处在工况不断变化的状态下,使得采集到的数据复杂且多样,这样容易造成在对故障特征进行提取时出现特征提取不完整问题,将会导致数据特征分类识别效果不明显,无法对轴承的故障类别做出准确的判断。为此,本文重点对单一工况和变工况的情况下如何提高模型的分类性能以及诊断精度进行了深入研究,主要工作内容如下:(1)针对传统卷积神经网络特征提取不完整的问题,本文提出一种基于贝叶斯优化改进胶囊网络(BO-Caps Net)的滚动轴承故障诊断方法。在胶囊网络中设计大卷积核对信号特征进行初步提取来增大模型的感受野,使用贝叶斯优化算法来快速找到网络最优解,提升胶囊网络的诊断效率。本文选取凯斯西储大学的轴承数据对模型以及算法进行实验仿真与性能评估,与宽核卷积网络、胶囊网络以及Adam优化算法的诊断结果进行比较。实验结果表明,该方法对于轴承故障诊断的准确率达到97.8%,相较于其他方法具有更优异的分类识别能力。(2)针对变工况下故障特征提取精确度不高这一问题,本文提出了一种基于自校准卷积胶囊网络(SC-Caps Net)的轴承变工况故障诊断方法。在胶囊网络中加入自校准卷积块,以提取到更加丰富且关系紧密的特征,采用局部最大均值差异作为函数损失项,将同一类别的子域分布调整使得模型的分类效果更佳。在渥太华大学时变转速条件下的轴承故障数据集上进行准确率和泛化实验分析,实验结果表明所提方法在应对不同的工况时性能更加稳定,相较于SC-Res Net、Res Net和Cap-Res Net模型准确率至少提高了5%,在泛化能力方面具有更优异的性能。(3)针对自校准卷积块中没有设置参数分配模型权重,导致关键特征信息提取不完整的问题,将分散注意力机制(Split Attention,SA)引入上述SC-Caps Net网络模型中,为模型提取到的不同特征赋予不同权值,进一步提升模型在变工况下的故障识别准确率。将所提的模型SC-SA-Caps Net在四组不同工况下诊断准确率分别达到了96.5%、96.4%、95.7%、96.2%,引入分散注意力机制的模型在变工况的复杂情况下性能更加稳定。
基于机器学习的电商用户分类模型研究
这是一篇关于电商用户分类,机器学习模型,贝叶斯优化算法,数据预处理,销售策略的论文, 主要内容为随着短视频和直播带货的发展,线上购物凭借着购物方便、服务周到和效率高等优势,吸引了大量的购物人群。同时,电商平台变得越来越多,用户在网上购物有了更多的选择,电商之间的竞争相比之前更加激烈,因此针对不同类别的电商用户进行精准营销成为电商领域研究的热点话题。目前,很多机器学习模型被应用到电商用户行为分析领域。然而,大多数的机器学习模型使用网格搜索算法进行优化,模型的运行效率较低。因此,本文使用基于贝叶斯优化算法的机器学习模型对电商用户进行分类,模型运行速度快,并且可以取得很好的的分类效果。本文的研究内容为:首先,基于大数据网站搜集到的电商平台用户的购物数据,对数据中的数值型变量、字符型变量、分类型变量进行探索性分析,分析这些变量的分布规律,观察是否存在正负样本不平衡的现象,如果存在样本不平衡现象需要使用数据采样方法进行处理;然后对数据进行清洗和数据格式转换,为后面构建机器学习模型做准备。接着,对数据中的特征进行特征选择,根据所选择的特征构建了KNN、随机森林、XGboost、Light GBM四种基于贝叶斯优化算法的机器学习模型,对电商用户进行分类,并比较几种模型的分类效果。由比较结果看出,在构建的几种模型中,XGboost模型的分类效果最好,模型总体的准确率达到了0.97,最适合构建电商用户分类模型。进一步,在实际中运用XGboost模型,输出分类结果中两类用户各属性的平均值,分析高质量用户和非高质量用户各自的特点,并输出XGboost模型中的特征重要性,分析影响电商用户分类的因素。最后,根据两类用户的特点,为电商平台制定销售策略提出建议,帮助电商平台做好高质量用户的维护,同时不断发展非高质量用户,防止这部分用户流失。本文对电商用户分类模型的研究,可以为电商平台的客户发展工作提供指导,有助于电商平台用户群体的不断壮大。
基于优化胶囊网络的滚动轴承故障诊断研究
这是一篇关于滚动轴承,故障诊断,胶囊网络,贝叶斯优化算法,自校准卷积块的论文, 主要内容为滚动轴承作为设备中的重要部件,当其部件发生故障时,会导致设备停止运行,从而影响生产效率、经济效益下滑等。因此,实时监测轴承的运行状态,对关键部件进行有效地故障识别与诊断具有重要意义。在实际中,轴承的运行状态不只在单一工况下运行,更多时候轴承都处在工况不断变化的状态下,使得采集到的数据复杂且多样,这样容易造成在对故障特征进行提取时出现特征提取不完整问题,将会导致数据特征分类识别效果不明显,无法对轴承的故障类别做出准确的判断。为此,本文重点对单一工况和变工况的情况下如何提高模型的分类性能以及诊断精度进行了深入研究,主要工作内容如下:(1)针对传统卷积神经网络特征提取不完整的问题,本文提出一种基于贝叶斯优化改进胶囊网络(BO-Caps Net)的滚动轴承故障诊断方法。在胶囊网络中设计大卷积核对信号特征进行初步提取来增大模型的感受野,使用贝叶斯优化算法来快速找到网络最优解,提升胶囊网络的诊断效率。本文选取凯斯西储大学的轴承数据对模型以及算法进行实验仿真与性能评估,与宽核卷积网络、胶囊网络以及Adam优化算法的诊断结果进行比较。实验结果表明,该方法对于轴承故障诊断的准确率达到97.8%,相较于其他方法具有更优异的分类识别能力。(2)针对变工况下故障特征提取精确度不高这一问题,本文提出了一种基于自校准卷积胶囊网络(SC-Caps Net)的轴承变工况故障诊断方法。在胶囊网络中加入自校准卷积块,以提取到更加丰富且关系紧密的特征,采用局部最大均值差异作为函数损失项,将同一类别的子域分布调整使得模型的分类效果更佳。在渥太华大学时变转速条件下的轴承故障数据集上进行准确率和泛化实验分析,实验结果表明所提方法在应对不同的工况时性能更加稳定,相较于SC-Res Net、Res Net和Cap-Res Net模型准确率至少提高了5%,在泛化能力方面具有更优异的性能。(3)针对自校准卷积块中没有设置参数分配模型权重,导致关键特征信息提取不完整的问题,将分散注意力机制(Split Attention,SA)引入上述SC-Caps Net网络模型中,为模型提取到的不同特征赋予不同权值,进一步提升模型在变工况下的故障识别准确率。将所提的模型SC-SA-Caps Net在四组不同工况下诊断准确率分别达到了96.5%、96.4%、95.7%、96.2%,引入分散注意力机制的模型在变工况的复杂情况下性能更加稳定。
基于机器学习的电商用户分类模型研究
这是一篇关于电商用户分类,机器学习模型,贝叶斯优化算法,数据预处理,销售策略的论文, 主要内容为随着短视频和直播带货的发展,线上购物凭借着购物方便、服务周到和效率高等优势,吸引了大量的购物人群。同时,电商平台变得越来越多,用户在网上购物有了更多的选择,电商之间的竞争相比之前更加激烈,因此针对不同类别的电商用户进行精准营销成为电商领域研究的热点话题。目前,很多机器学习模型被应用到电商用户行为分析领域。然而,大多数的机器学习模型使用网格搜索算法进行优化,模型的运行效率较低。因此,本文使用基于贝叶斯优化算法的机器学习模型对电商用户进行分类,模型运行速度快,并且可以取得很好的的分类效果。本文的研究内容为:首先,基于大数据网站搜集到的电商平台用户的购物数据,对数据中的数值型变量、字符型变量、分类型变量进行探索性分析,分析这些变量的分布规律,观察是否存在正负样本不平衡的现象,如果存在样本不平衡现象需要使用数据采样方法进行处理;然后对数据进行清洗和数据格式转换,为后面构建机器学习模型做准备。接着,对数据中的特征进行特征选择,根据所选择的特征构建了KNN、随机森林、XGboost、Light GBM四种基于贝叶斯优化算法的机器学习模型,对电商用户进行分类,并比较几种模型的分类效果。由比较结果看出,在构建的几种模型中,XGboost模型的分类效果最好,模型总体的准确率达到了0.97,最适合构建电商用户分类模型。进一步,在实际中运用XGboost模型,输出分类结果中两类用户各属性的平均值,分析高质量用户和非高质量用户各自的特点,并输出XGboost模型中的特征重要性,分析影响电商用户分类的因素。最后,根据两类用户的特点,为电商平台制定销售策略提出建议,帮助电商平台做好高质量用户的维护,同时不断发展非高质量用户,防止这部分用户流失。本文对电商用户分类模型的研究,可以为电商平台的客户发展工作提供指导,有助于电商平台用户群体的不断壮大。
基于机器学习的电商用户分类模型研究
这是一篇关于电商用户分类,机器学习模型,贝叶斯优化算法,数据预处理,销售策略的论文, 主要内容为随着短视频和直播带货的发展,线上购物凭借着购物方便、服务周到和效率高等优势,吸引了大量的购物人群。同时,电商平台变得越来越多,用户在网上购物有了更多的选择,电商之间的竞争相比之前更加激烈,因此针对不同类别的电商用户进行精准营销成为电商领域研究的热点话题。目前,很多机器学习模型被应用到电商用户行为分析领域。然而,大多数的机器学习模型使用网格搜索算法进行优化,模型的运行效率较低。因此,本文使用基于贝叶斯优化算法的机器学习模型对电商用户进行分类,模型运行速度快,并且可以取得很好的的分类效果。本文的研究内容为:首先,基于大数据网站搜集到的电商平台用户的购物数据,对数据中的数值型变量、字符型变量、分类型变量进行探索性分析,分析这些变量的分布规律,观察是否存在正负样本不平衡的现象,如果存在样本不平衡现象需要使用数据采样方法进行处理;然后对数据进行清洗和数据格式转换,为后面构建机器学习模型做准备。接着,对数据中的特征进行特征选择,根据所选择的特征构建了KNN、随机森林、XGboost、Light GBM四种基于贝叶斯优化算法的机器学习模型,对电商用户进行分类,并比较几种模型的分类效果。由比较结果看出,在构建的几种模型中,XGboost模型的分类效果最好,模型总体的准确率达到了0.97,最适合构建电商用户分类模型。进一步,在实际中运用XGboost模型,输出分类结果中两类用户各属性的平均值,分析高质量用户和非高质量用户各自的特点,并输出XGboost模型中的特征重要性,分析影响电商用户分类的因素。最后,根据两类用户的特点,为电商平台制定销售策略提出建议,帮助电商平台做好高质量用户的维护,同时不断发展非高质量用户,防止这部分用户流失。本文对电商用户分类模型的研究,可以为电商平台的客户发展工作提供指导,有助于电商平台用户群体的不断壮大。
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