【摘 要】
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为了准确掌握滚动轴承剩余寿命信息，评估轴承的退化状态，提出了一种基于深度学习理论的卷积神经网络模型，对轴承剩余使用寿命进行预测。通过选取最新的ResN eX t作为网络骨干，设计卷积神经网络模型。该网络模型可以堆叠大量的卷积层从而抽取到丰富的语义特征，即使在训练数据较少时仍然具有很好的泛化能力。最后在公开数据集上对算法进行了训练和验证，表明该方法可以根据滚动轴承的振动信号较为准确地对轴承的剩余使用
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB2000500）；
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为了准确掌握滚动轴承剩余寿命信息，评估轴承的退化状态，提出了一种基于深度学习理论的卷积神经网络模型，对轴承剩余使用寿命进行预测。通过选取最新的ResN eX t作为网络骨干，设计卷积神经网络模型。该网络模型可以堆叠大量的卷积层从而抽取到丰富的语义特征，即使在训练数据较少时仍然具有很好的泛化能力。最后在公开数据集上对算法进行了训练和验证，表明该方法可以根据滚动轴承的振动信号较为准确地对轴承的剩余使用寿命进行预测。
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通过了解我国农村职业教育发展现状与存在的问题，明确信息化对农村职业教育办学模式的影响与冲击，结合信息化背景下对农村职业教育办学模式改革的初步探索，对信息化背景下有效推进农村职业教育办学模式改革的策略进行了探讨。
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