基于对抗迁移学习的故障自适应诊断
1.简介
提出GDANN模型，解决轴承故障诊断的带载训练、空载测试情况下准确率较低的问题。
2.硬件
CPU：i7-8550U，显卡：MX150
3.框架
Keras，Sklearn
4.依赖
tensorflow 2.0;keras;numpy;scipy;os;sklearn;matplotlib
5.说明
model_GDANN.py 构建GDANN网络的模型
model_DANN.py 构建DANN网络的模型
model_train_test.py 利用前两个模型训练和测试的文件
model_checkpoint.py 将模型和训练测试代码放在一起，实现断点续训功能
checkpoint文件夹：保存模型参数，断点续训使用； data文件夹：CWRU数据集； log文件夹：保存日志文件，可用tensorboard打开查看acc、loss曲线