Railway Fastener Fault Diagnosis Based on Generative Adversarial Network and Residual Network Model
المؤلفون المشاركون
Yao, Dechen
Zhang, Jiao
Sun, Qiang
Yang, Jianwei
Liu, Hengchang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The present work aimed at the problems of less negative samples and more positive samples in rail fastener fault diagnosis and low detection accuracy of heavy manual patrol inspection tasks.
Exploiting the capacity of a Convolution Neural Network (CNN) to process unbalanced data to solve tedious and inefficient manual processing, a fault diagnosis method based on a Generative Adversarial Network (GAN) and a Residual Network (ResNet) was developed.
First, GAN was used to track the distribution of rail fastener failure data.
To study the noise distribution, the mapping relationship between image data was established.
Additional real fault samples were then generated to balance and extend the existing data sets, and these data sets were used as input to ResNet for recognition and detection training.
Finally, the average accuracy of multiple experiments was used as the evaluation index.
The experimental results revealed that the fault diagnosis of rail fastener based on GAN and ResNet could improve the fault detection accuracy in the case of a serious shortage of fault data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yao, Dechen& Sun, Qiang& Yang, Jianwei& Liu, Hengchang& Zhang, Jiao. 2020. Railway Fastener Fault Diagnosis Based on Generative Adversarial Network and Residual Network Model. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212685
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yao, Dechen…[et al.]. Railway Fastener Fault Diagnosis Based on Generative Adversarial Network and Residual Network Model. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212685
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yao, Dechen& Sun, Qiang& Yang, Jianwei& Liu, Hengchang& Zhang, Jiao. Railway Fastener Fault Diagnosis Based on Generative Adversarial Network and Residual Network Model. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212685
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212685
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر