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1. 基于改进残差卷积自编码网络的类自适应旋转机械故障诊断

张剑, 程培源, 邵思羽

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (8): 2440-2449. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021060905

摘要（232）

HTML （10）

PDF （1320KB）（53）

针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题，提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本，并设计一种改进的一维残差卷积自编码网络对两种不同分布的原始振动信号进行特征提取；其次，利用最大均值差异（MMD）减小分布差异，并将两个域同一故障类别的数据空间映射到一个共同的特征空间，最终实现准确的故障诊断。实验结果表明，与微调、域自适应等方法相比，所提模型能够有效提高不同工况、微量已标记的目标域振动数据下的故障诊断准确率。

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2. 军用电源仿真训练器中的评分系统

孟飞翔程培源杨旭峰

计算机应用 2011, 31 (10): 2865-2868. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02865

摘要（856）

PDF （639KB）（536）

由于大多数军用电源设备仿真训练器缺乏相应的评分系统,不能对部队官兵的操作过程给予合理的评价,所以结合部队实装兵器的操作流程,参考大系统理论和专家知识的相关内容,对军用电源设备仿真训练器的评分系统进行了研究。深入分析了军用电源设备的操作过程以及评分系统的评分规则的建立、评分标准的选择、扣分权数的选取、考核总成绩计算及评定和评分系统的程序流程等关键技术。最后以此为基础为某型燃气涡轮发电机组仿真训练系统研制了一套较为实用的评分系统。