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杭州优化网站,phpcms律师网站源码大气律师事务所模板,国家企业公示信息系统官网,河源网站建设1993seo在 MATLAB 中实现基于 迁移学习#xff08;Transfer Learning, TL#xff09; 与 SqueezeNet 网络的滚动轴承故障诊断#xff0c;是一种高效利用预训练模型进行小样本故障分类的方法。以下是一个完整的实现流程#xff0c;包括数据准备、网络修改、迁移学习训练和评估。 Transfer Learning, TL 与 SqueezeNet 网络的滚动轴承故障诊断是一种高效利用预训练模型进行小样本故障分类的方法。以下是一个完整的实现流程包括数据准备、网络修改、迁移学习训练和评估。 背景简述SqueezeNet轻量级 CNN参数少、速度快适合嵌入式或资源受限场景。迁移学习TL利用 ImageNet 上预训练的 SqueezeNet 特征提取能力微调最后几层用于轴承故障分类。滚动轴承故障诊断通常使用振动信号 → 转换为时频图像如 STFT、CWT、Wigner-Ville 等→ 图像分类任务。✅ 实现步骤MATLAB准备故障数据集图像格式假设你已将原始振动信号转换为图像如 227×227 的 RGB 图像并按类别组织在文件夹中dataset/├── normal/├── inner_fault/├── outer_fault/└── ball_fault/⚠️ SqueezeNet 输入尺寸为 227×227×3务必统一图像尺寸。加载预训练 SqueezeNetmatlab% 加载预训练 SqueezeNetImageNetnet squeezenet;修改网络结构适配你的故障类别数matlab% 获取原网络层layers net.Layers;% 假设你的故障类别数为 4numClasses 4;% 替换最后两层conv10 和 softmax classificationnewLayers [layers(1:end-2) % 保留前面所有层convolution2dLayer(1, numClasses, ‘Name’, ‘new_conv’) % 新卷积层softmaxLayer(‘Name’, ‘new_softmax’)classificationLayer(‘Name’, ‘new_classoutput’)];% 显示新网络analyzeNetwork(newLayers);准备图像数据存储ImageDatastorematlabdataFolder ‘dataset’; % 你的数据路径imds imageDatastore(dataFolder, …‘IncludeSubfolders’, true, …‘LabelSource’, ‘foldernames’);% 划分训练集和验证集例如 80% 训练20% 验证[imdsTrain, imdsValidation] splitEachLabel(imds, 0.8, ‘randomized’);设置训练选项迁移学习策略冻结前面的特征提取层只训练新添加的层可选matlab% 获取要训练的层仅新层layerNames {‘new_conv’, ‘new_softmax’, ‘new_classoutput’};options trainingOptions(‘sgdm’, …‘InitialLearnRate’, 1e-3, …‘MaxEpochs’, 20, …‘MiniBatchSize’, 32, …‘Shuffle’, ‘every-epoch’, …‘ValidationData’, imdsValidation, …‘ValidationFrequency’, 30, …‘Verbose’, false, …‘Plots’, ‘training-progress’);% 若想微调整个网络可设置 LearnRateSchedule‘piecewise’ 并降低初始学习率 进阶技巧先冻结特征提取层训练新层再解冻微调整个网络两阶段训练。开始训练matlabnetTransfer trainNetwork(imdsTrain, newLayers, options);评估模型性能matlab% 预测验证集YPred classify(netTransfer, imdsValidation);YTrue imdsValidation.Labels;% 计算准确率accuracy mean(YPred YTrue);fprintf(‘验证集准确率: %.2f%%\n’, accuracy*100);% 混淆矩阵figure;confusionchart(YTrue, YPred);title(‘混淆矩阵 - 轴承故障诊断’); 补充建议数据增强防止过拟合matlabaugImds augmentedImageDatastore([227 227], imdsTrain, …‘ColorPreprocessing’, ‘gray2rgb’); % 若原图是灰度图注意SqueezeNet 需要 3 通道输入若原始为灰度图需转为 RGB如 gray2rgb。信号转图像方法推荐短时傅里叶变换STFT → 时频图连续小波变换CWT → 小波尺度图效果通常更好使用 cwtfilterbank 或 stft 函数生成图像使用预训练权重初始化新层可选可从原 conv10 层复制部分权重若类别数相近 参考资料MATLAB 官方文档Transfer Learning Using SqueezeNetCWRU 轴承数据集常用公开数据集https://engineering.case.edu/bearingdatacenter