轴承故障诊断的神经网络代码

轴承故障诊断中使用神经网络的代码可以使用的深度学习库来实现，TensorFlow或PyTorch。下面是一个使用TensorFlow实现的简单示例代码：

python
import tensorflow tf
import numpy as np

# 定义神经网络模型
def_network(input_shape):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
return model

# 加载数据集
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:800]
train_labels = labels[:800]
test_data = data[800:]
test_labels = labels[800:]

# 构建神经网络模型
model = neural_network(input_shape=(data.shape,))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，还需要准备好轴承故障的数据集和标签数据，以便进行训练和测试。