Ultralow Latency ANN–SNN Conversion for Bearing Fault Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Spiking neural networks (SNNs) achieve an impressive performance due to low power consumption and quick inference on neuromorphic hardware. Among various SNN training methods, the ANN-SNN conversion approach can achieve performance levels comparable to those of artificial neural networks (ANNs). However, the spike firing rate of SNNs needs to be aligned with the activation of ANNs over longer time steps, which leads to a performance decline of SNNs at short time steps, limiting their applicability. In response to the challenge, this research proposes an innovative framework for bearing fault diagnosis. The framework first trains an ANN model with a multiscale convolutional attention mechanism (MCNN-AM) that has the capability of feature extraction and noise resistance. Subsequently, the ANN is trained and converted to an SNN using the quantization clip-floor-shift (QCFS) activation function. During the inference phase, an optimization strategy based on residual membrane potential (SRP) is introduced to effectively reduce the SNN response latency while maintaining diagnostic accuracy. The proposed framework enhances the capability of SNNs for diagnosing faults in bearings and enables the deployment of SNNs on compact and mobile platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».