【摘 要】
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适应性动量(Adam)估计优化器易使深度长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)陷入局部极小值,导致故障诊断精度过低;鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)
【机 构】
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华北理工大学机械工程学院,惠达卫浴股份有限公司,北京理工大学机电学院
【基金项目】
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河北省博士后科学基金(B2020003033),河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(JQN20190004),唐山市应用基础研究计划项目(20130211b),华北理工大学博士科研启动基金(28412499),国家重点研发计划项目(2017YFB1302501)
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适应性动量(Adam)估计优化器易使深度长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)陷入局部极小值,导致故障诊断精度过低;鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)的寻优区域过大,导致寻优效率过低。针对上述两问题,将WOA进行改进(improved whale optimization algorithm,IWOA),并优化LSTM,提出IWOA-LSTM新方法。所提方法将WOA赋予动量驱动功能,继承了LSTM中的Adam优化器动量项,可优
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