一种残差注意力迁移学习方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

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摘要：提出了一种基于残差注意力卷积神经网络（CSRA-CNN）的迁移学习算法，用于提高滚动轴承的故障诊断精度。在卷积神经网络模型中加入残差注意力机制，使模型在训练过程中更加注重故障特征的提取，从而有效提高迁移准确率。为了测评基于残差注意力卷积神经网络的性能，将其与传统卷积神经网络在不同迁移学习策略下的结果进行对比。（剩余15958字）

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