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tf-SSS-AE:SSS-AE Tensorflow官方代码
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2021-04-08
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SSS-AE:在SMD组装机声音中使用基于自注意的序列到序列自动编码器进行异常检测 [SSS-AE:使用基于自我注意的SMD组装机声音中的序列到序列自动编码器进行异常检测] 1 * ,YoungJong Song 1 * ,IlDong Yun 1,2 表面贴装设备(SMD)组装机可以连续不断地在实际中组装各种产品。 诸如组装故障和设备故障之类的不良情况可能会在组装过程中随时发生,并导致高昂的损失。 使用深度学习的异常检测技术可有效检测此类异常情况。 对于SMD异常检测工作流程,可以考虑两种培训方案,即单产品学习和多产品学习。 由于以前的研究中产品数量不多,因此单产品学习就足够了。 但是,当产品数量逐渐增加时,需要进行多产品学习。 多产品学习的成功执行需要有效的学习方法,以用于各种装配声音数据。 在本文中,我们提出了鲁棒的模型和有效的数据预处理方法,基于自注意的序列到序列自动编码器(
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tf-SSS-AE-main.zip (38个子文件)
tf-SSS-AE-main
utils
preprocessing.py 3KB
dataset_loader.py 1KB
script
run_preprocessing.sh 515B
run_sssae_tester.sh 1023B
run_sssae_trainer.sh 713B
model.py 10KB
run.py 6KB
dataset
LSMD
GT-4118
001.wav 11.21MB
002.wav 11.16MB
GT-4118-1
001.wav 11.23MB
002.wav 11.23MB
ST-3708
001.wav 16.26MB
002.wav 16.31MB
ST-3708-1
001.wav 11.77MB
002.wav 11.53MB
ST-3214-1
001.wav 10.07MB
002.wav 10.09MB
ST-3214
001.wav 9.94MB
002.wav 9.91MB
ST-3214-2
001.wav 5.02MB
002.wav 5.03MB
ST-3708-2
001.wav 8.22MB
002.wav 8.15MB
GT-4118-2
001.wav 5.48MB
002.wav 5.38MB
modules.py 11KB
LICENSE 1KB
README.md 5KB
manifests
ST-3214-2.json 255B
GT-4118.json 247B
ST-3708-2.json 255B
ST-3708.json 247B
ST-3214-1.json 257B
ST-3708-1.json 257B
ST-3214.json 247B
GT-4118-2.json 255B
GT-4118-1.json 257B
plot.py 559B
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