基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法源代码，采用anaconda + tensorflow，含卷积神经网络模型和深度神经网络模型

# Fault_Diagnosis 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法 ### 运行环境 运行环境为 anaconda3 + tensorflow 1.8 anaconda3 可直接在其官网下载，[点击此处](https://www.anaconda.com/distribution/)跳转到官网下载。下载后可直接安装。 安装完成后，打开 anaconda Prompt 命令窗口输入以下命令安装 tensorflow ``` pip install tensorflow==1.8 ``` 集成开发环境 IDE 推荐使用 PyChram 或者 VScode ，[点击此处](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows)跳转到官网下载 PyChram 。[点击此处](https://code.visualstudio.com/)跳转到官网下载 VScode。PyChram 配置 anaconda 环境可参考[这篇博客](https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/78378938)或者[这篇博客](https://blog.csdn.net/qq_18424081/article/details/85856713)。VScode 配置 anaconda 环境参考[这篇博客](http://www.360doc.com/content/17/1109/08/35874779_702258085.shtml) ### 使用说明 `cnn.py` 为卷积神经网络模型 `dnn.py` 为深度神经网络模型 `creat_data.py` 为数据预处理