北京去哪个医院看白癜风 http://www.kstejiao.com/根据《基于多传感器信息融合的刀具磨损量监测系统研究》所述，为了能够准确对刀具磨损状态进行识别，考虑实际应用中的噪声环境，有学者借助了深度残差收缩网络的自适应去噪能力，对刀具磨损状态进行分类识别，增加模型的鲁棒性。
深度残差收缩网络的刀具磨损状态识别
其中，深度残差收缩网络是一种深度学习方法，针对的是信号中含有噪音的问题，其出处如下图所示。Zhao等利用软阈值化降噪函数对深度残差网络进行优化，构建了一种深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork，DRSN）用于自适应去除信号中的噪声问题。
深度残差收缩网络的原理与出处
在刀具磨损状态识别中，直接以多传感器组合特征作为训练数据，把刀具的磨损状态分成初期、中期和后期三个阶段，作为训练标签数据共分3类。
实验结果
通过对信号增加不同信噪比的噪声，对比不同的深度神经网络模型，验证了深度残差收缩网络在强噪声环境下的识别刀具磨损程度的能力。
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