请教机器学习来做机械设备故障诊断实现的思路 5C

目前有一个项目,采集了一批气压数据。

包括五个气压接口的气压变化数据,五个气压接口之间是有相互耦合关系的。

想用机器学习建立一个模型,当检测到一组新的五个气压数据变化后,来判断出设备是否正常。

其实感觉属于比较简单的机器学习领域,请问用哪种模型比较好呢?

1个回答

首先准备你的训练数据,5个气压+是否正常。
气压是训练数据,是否正常是学习目标。
one-hot二分类编码,用全连接带有2个隐藏层的神经网络+sigmoid激活函数,交叉熵作为损失函数,采用sgd随机梯度下降作为优化算法试试看。

caozhy
贵阳老马马善福专业维修游泳池堵漏防水工程 是的,样本不平衡甚至缺失,肯定不行
3 个月之前 回复
coolJuicy
coolJuicy 谢谢,您说的这一串专业术语我还没理解全,我正在逐渐学习中,加油。 只训练正常数据可以吗,是不是也要输入不正常的数据呢?
3 个月之前 回复
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