Sequential Information Bottleneck Network for RUL Prediction

发布时间:Aug 28, 2019 放大 缩小

 

时间:2019年8月 29 日上午9:00~10:00

地点:1#科研楼303

报告人:张宇轩

主持人:魏    宪  研究员

报告人简介:

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        张宇轩研究方向为设备故障诊断与寿命预测。报告的内容为基于深度网络的剩余寿命预测方法,讨论在深度网络中如何利用信息瓶颈去约束训练过程,使得学习特征只保存最重要的信息。研究了在输入数据是时序的情况下如何获得可以使用随机梯度下降法优化的变分下界。实验结果表明该方法能加速寿命深度预测网络的收敛和提高预测结果的准确率。