DBN_tensorflow用于故障诊断

【实例简介】
使用DBN模型进行故障诊断，故障类型为4类，每类训练集为400个，测试20个。
【实例截图】
【核心代码】
DBN
└── DBN
├── DBN代码说明（05.23版）.pptx
├── Tensorflow-Deep-Neural-Networks-master
│   ├── base
│   │   ├── base_func.py
│   │   ├── __pycache__
│   │   │   ├── base_func.cpython-35.pyc
│   │   │   └── base_func.cpython-36.pyc
│   │   └── Version Information.txt
│   ├── dataset
│   │   └── MNIST_data
│   │   ├── t10k-images-idx3-ubyte.gz
│   │   ├── t10k-labels-idx1-ubyte.gz
│   │   ├── test_data.mat
│   │   ├── test_label.mat
│   │   ├── train_data.mat
│   │   ├── train-images-idx3-ubyte.gz
│   │   ├── train_label.mat
│   │   └── train-labels-idx1-ubyte.gz
│   ├── models
│   │   ├── ae.py
│   │   ├── cnn.py
│   │   ├── dbn.py
│   │   ├── lstm.py
│   │   ├── model.py
│   │   ├── __pycache__
│   │   │   ├── cnn.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── cnn.cpython-36.pyc
│   │   │   ├── dbn.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── dbn.cpython-36.pyc
│   │   │   ├── model.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── model.cpython-36.pyc
│   │   │   ├── rbm.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── rbm.cpython-36.pyc
│   │   │   ├── rbms.cpython-35.pyc
│   │   │   └── rbms.cpython-36.pyc
│   │   ├── rbm.py
│   │   ├── rbms.py
│   │   ├── rnn.py
│   │   ├── sup_sae.py
│   │   └── un_sae.py
│   ├── README.md
│   ├── saver
│   │   ├── acc_list.csv
│   │   ├── label_distribution.csv
│   │   └── loss_and_acc.csv
│   ├── tensorboard
│   │   ├── Anaconda Prompt.lnk
│   │   └── tensorboard.txt
│   └── test
│   ├── classification_MINST.py
│   └── img
│   ├── classification_MINST.py.png
│   ├── DBN_layer_1.png
│   ├── DBN_layer_2.png
│   ├── DBN_layer_3.png
│   ├── DBN_layer_4.png
│   └── label_distibution.png
├── test_data.mat
├── test_label.mat
├── train_data.mat
├── train_label.mat
└── 元数据
├── test_data.mat
├── test_label.mat
├── train_data.mat
└── train_label.mat

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