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Wachter-style counterfactual

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TOOL · CL_158685 · Jul 23 · 04:00

新方法生成具有目标故障概率的合成轴承振动信号

研究人员开发了两种新颖的方法来生成具有特定故障概率的合成轴承振动信号，以解决现有数据集中近似样本稀缺的问题。第一种方法是概率正则化生成对抗网络（PR-GAN），它使用残差生成器修改真实信号，同时引导分类器达到目标概率。第二种是Wachter风格的反事实（CF）过程，直接优化输入信号以在与原始信号的偏差最小的情况下实现所需的概率。在轴承数据集上的评估表明，CF方法在引导概率方面更可靠，并且需要更小的信号变化，而PR-GAN在大多数情况下…

新方法生成具有目标故障概率的合成轴承振动信号