Fault Diagnosis with Few-shot Learning (LSTM-WDCNN)

본 프로젝트는 스캡디에서 진행된 Fault Diagnosis with Few-shot Learning (LSTM-WDCNN) 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 CWRU Ball Bearing 데이터를 이용하여, LSTM과 WDCNN을 사용하여 Fault Diagnosis를 수행합니다.

안돌아가는 코드입니다.

기술 스택

본 프로젝트는 다음과 같은 기술 스택으로 작성되었습니다.

• 언어: Python 3.6.0
• 라이브러리: TensorFlow 2.4.0, Keras 2.4.0

기능

본 프로젝트는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• CWRU Ball Bearing 데이터를 불러와서 전처리를 수행합니다.
• LSTM과 WDCNN을 사용하여 Fault Diagnosis를 수행합니다.
• Few-shot Learning을 위해 LSTM과 WDCNN을 연결합니다.

실행 방법

본 프로젝트를 실행하기 위해서는 다음과 같은 단계를 수행해야 합니다.

1. Python 3.6.0을 설치합니다.
2. TensorFlow 2.4.0과 Keras 2.4.0을 설치합니다.
3. 본 프로젝트를 다운로드합니다.
4. data 폴더에 CWRU Ball Bearing 데이터를 다운로드합니다.
5. exp어쩌고.py 파일을 실행합니다.

라이선스

본 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.

라이선스