20、SAREF Pipeline:本体验证框架的全面解析

SAREF Pipeline:本体验证框架的全面解析

1. SAREF 本体开发概述

SAREF 本体开发通常遵循 Linked Open Terms (LOT) 方法,采用 V 模型方法,并允许有条件地跳转到之前的开发阶段。在这个过程中,定义了以下几种角色:
- 指导委员会成员:负责指导 SAREF 扩展的开发、社区参与以及底层基础设施的建设。
- 技术委员会成员:维护 SAREF 公共锻造库和门户。
- 项目负责人:执行 SAREF 项目管理任务。
- 本体开发者:在开发周期中,凭借对本体开发的深入理解,交互式地修改本体。他们创建和修改不同的开发工件,为本体提供新的需求,验证需求在实现时是否得到满足,并决定哪些贡献应包含在本体中。
- 贡献者:根据其特定领域的知识,为本体提出贡献。
- 本体用户:对任何 SAREF 项目感兴趣,或有意提出新的项目。

同时,建立了三种不同的工作流程:
- 工作流程 1:适用于 SAREF 核心的新版本、现有 SAREF 扩展的新版本,或新 SAREF 扩展的初始版本(V1.1.1)。
- 工作流程 2:项目版本开发,基于公共 ETSI Forge 门户上相应 SAREF 项目问题跟踪器中记录的问题进行。
- 工作流程 3:项目发布(公开)。

工作流程 2 的详细步骤如下:
1. 任何更新都通过变更请求进行,该请求作为问题发布在公共锻造库的相应 git 存储库中,并分配一个问题编号。
2. 问题包括与新本体需求、缺陷或本体规范、测试、示例或文档的改进相关的变更请求。
3. 任何贡献者都可以创建新的变更请求,或审查和讨论现有的变更

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值