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基于改进的K-means聚类和深度神经网络的轴承故障诊断算法研究被引量：1: 2023年; 提出了一种改进K-means聚类算法,使用该方法对轴承振动数据进行聚类和基于深度神经网络的半监督学习的故障诊断研究。对轴承振动数据进行时域和频域处理,得到28维的时域和频域特征数据;利用提出的算法对高维特征数据进行聚类处理,得到伪标签,建立特征数据和伪标签对应的数据集;利用神经网络对具有伪标签的特征数据进行半监督学习,实现对不同轴承振动状态的高精度识别。通过对比聚类指标,提出的算法较好地改善了聚类效果;用伪标签数据训练神经网络,将预测的结果与真实数据比较,精度可达96.2%,可100%区分正常状态和故障状态。; 孟洪颜胡玉坤胡玉坤冯双王艳春; 关键词：滚动轴承故障诊断聚类算法神经网络半监督学习

高等专科院校培养学生走产学研道路的几点思考: 2008年; 1999年后各高校扩招，各种高校就像雨后春笋般蓬勃发展，然而近10年的培养道路上，高等专科院校已经深刻认识到如何应对扩招现象，如何走一条适合自己的培养学生的模式；如何在产学研的道路上越走越宽广，将是高等专科院校能否发挥自身优势，培养科研型、创新型人才的关键所在。; 胡玉坤; 关键词：高等专科院校

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胡玉坤