基于ＬＳＧＡＮ-ＬＳＴＭ 的齿轮故障诊断

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摘 要：针对难以获取足量样本数据的齿轮故障诊断率低的问题，提出一种基于最小二乘生成对抗网络（ＬＳＧＡＮ）结合长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）的方法．将齿轮的原始样本输入ＬＳＧＡＮ模型中，通过对生成网络和判别网络的交替训练，学习出不同状态的样本数据，从而实现数据增强，通过生成样本结合原始样本训练ＬＳＴＭ诊断（剩余611字）

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