基于改进鲸鱼算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断

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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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