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申请/专利权人：常州大学
摘要：本申请涉及深度学习技术领域，具体而言，涉及一种基于VAE‑TCN的轴承寿命预测方法及装置，一定程度上可以解决现有技术在难以生成或获取运行失效的标签数据以及数据缺失情况下，会导致模型准确率不足的问题。所述的基于VAE‑TCN的轴承寿命预测方法包括：获取原始数据，并对所述原始数据进行预处理，得到训练集及测试集；根据所述训练集，构建并训练半监督模型；基于所述半监督模型，构建并训练有监督模型；采用全连接层来实现轴承退化特征到剩余使用寿命标签的映射；使用所述测试集测试训练好的模型的性能，并计算模型评价指标，输出计算结果，完成预测。
主权项：1.一种基于VAE-TCN的轴承寿命预测方法，其特征在于，包括：获取原始数据，并对所述原始数据进行预处理，得到训练集及测试集；根据所述训练集，构建并训练半监督模型；基于所述半监督模型，构建并训练有监督模型；采用全连接层来实现轴承退化特征到剩余使用寿命标签的映射；使用所述测试集测试训练好的模型的性能，并计算模型评价指标，输出计算结果，完成预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 一种基于VAE-TCN的轴承寿命预测方法及装置
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