基于自编码器旋转机械故障诊断python

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# Load data
data = np.load('data.npy')

# Data preprocessing
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# Define autoencoder model
input_dim = data.shape[1]
encoding_dim = 10
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoder = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)
decoder = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoder)
autoencoder = Model(inputs=input_layer, outputs=decoder)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Train autoencoder model
autoencoder.fit(data, data, epochs=50, batch_size=32)

# Get encoded data
encoder_model = Model(inputs=input_layer, outputs=encoder)
encoded_data = encoder_model.predict(data)

# Plot encoded data
plt.scatter(encoded_data[:, 0], encoded_data[:, 1])
plt.xlabel('Encoding Dimension 1')
plt.ylabel('Encoding Dimension 2')
plt.title('Encoded Data')
plt.show()

说明：

1. 加载数据并进行标准化处理，使数据分布在均值为0，标准差为1的正态分布中。

2. 定义自编码器模型，输入层维度为数据的特征数，编码层维度为10，使用relu激活函数。解码层维度为输入层维度，使用sigmoid激活函数。使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行模型训练。

3. 训练自编码器模型，迭代50次，每次使用32个样本进行训练。

4. 获取编码后的数据，并可视化编码后的数据。