基于二维CNN的西褚大学轴承故障诊断

最近用二维CNN做了一个西储大学轴承故障诊断Demo级别的例子。 数据集选用了48K驱动端故障的数据，分为10种类型的故障，每种类型的故障一共有240000左右的采样点，以4096个点为一个样本，转变成(64,64)的矩阵，进而转变成(64,64,1)的灰度图像。 每种类型的故障取1000个样本，按照训练集700，验证集200，测试集100划分。总共7000个数据。 2DCNN结构： 测试集上的准

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