python装好以下依赖库:
- keras
- matplotlib
- pandas
然后直接运行main.py即可开始训练,最终训练模型保存为finishModel.h5文件
将第90行改为False即可使用测试数据进行分类测试,测试完成后分类标签保存为submit.csv
训练数据是由792组样本组成,每组样本包含6000个采用数据和一个分类标签,总共有9个故障类和1没有故障的类
实验使用生成器,每次使用20组数据进行训练
把Bear_data/train.csv文件的数据按照格式替换为我们实验所得的数据
例如:每行数据为1000秒采样的电信号数据,没有故障的数据采样100组,敲打故障的数据采样100组,轴不对中的数据采样100组,然后修改main.py中相关参数即可开始训练我们课题组的模型