德国帕德博恩轴承数据集

德国帕德博恩轴承数据集是一个用于故障诊断的数据集，其中包含了轴承在不同运行条件下的振动信号数据。该数据集由德国帕德博恩大学的研究人员收集并发布，旨在帮助研究人员和工程师进行轴承故障诊断和预测性维护。

数据集中包含了不同类型的轴承故障模式，例如内圈故障、外圈故障和滚珠故障等。每个故障模式都有相应的振动信号数据，采集频率通常为10 kHz或20 kHz。这些数据可以用于训练机器学习模型，以自动检测和预测轴承故障。

德国帕德博恩轴承数据集是一个常用的公开数据集，在轴承故障诊断领域广泛应用。研究人员可以利用该数据集进行算法开发、模型评估和性能比较等工作。

相关问题

写一段python代码加载德国帕德博恩轴承数据集，并划分训练集 测试集 验证集

以下是加载德国帕德博恩轴承数据集、并划分训练集、测试集和验证集的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv("path/to/dataset.csv")

# 划分数据集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(
    data.drop("label", axis=1),
    data["label"],
    test_size=0.3,
    stratify=data["label"],
    random_state=42,
)

train_data, val_data, train_labels, val_labels = train_test_split(
    train_data,
    train_labels,
    test_size=0.2,
    stratify=train_labels,
    random_state=42,
)

# 输出数据集的大小
print("训练集大小：", len(train_data))
print("测试集大小：", len(test_data))
print("验证集大小：", len(val_data))

其中，`pd.read_csv()`函数用于从CSV文件中加载数据集。`train_test_split()`函数用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集，其中`test_size`参数指定了测试集的比例，`stratify`参数保证了各个数据集中各个类别的比例相同。最后，使用`print()`函数输出了各个数据集的大小。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:/Users/AikV/Desktop/德国帕德博恩轴承数据集/K001N09_M07_F10_K001_1.mat'

这个错误提示是文件路径错误导致的，很可能是文件路径写错了或者文件不存在。请检查一下文件路径是否正确，或者尝试使用绝对路径来读取文件。这里提供一种使用绝对路径的方法，在读取数据时使用os模块来获取当前工作目录，然后再拼接文件路径：

import os
import numpy as np
import scipy.io as sio
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 获取当前工作目录
cwd = os.getcwd()

# 读取数据集
data = sio.loadmat(os.path.join(cwd, '德国帕德博恩轴承数据集', 'K001N09_M07_F10_K001_1.mat'))
X = data['X']
y = data['y']

# 将数据转换为一维数组
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1])

# 将数据转换为三维张量
X = np.expand_dims(X, axis=2)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1)),
    layers.MaxPooling1D(2),
    layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling1D(2),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(4, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, validation_split=0.2)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X, y, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

这里我们首先获取当前工作目录，然后使用os.path.join()方法拼接文件路径。在代码中需要将'德国帕德博恩轴承数据集'和'K001N09_M07_F10_K001_1.mat'修改为实际的文件夹和文件名。