多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法

针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和改进SDAE(Stacked Denoising Autoencoders)的混合网络模型,根据改进的D-S证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明,利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。     

新准则对会计信息质量的影响

我国的新会计准则已于2006年2月15日由财政部正式发布,新会计准则体系充分借鉴了国际会计惯例,符合我国加入WTO后企业参与国际竞争对会计信息质量的要求。本文首先分析了新准则中各个文件对企业各个方面的影响,然后提出了财会工作人员在工作应做的一些思想准备和技术处理技巧,同时也对监督政策也提出了相应的建议。