摘要：目前以人工神经网络为代表的模式识别方法已被广泛应用到故障诊断领域,但这些方法通常需要大样本数据进行模型训练,而工程实际中通常存在数据不足的情况。因此需要合适的方法进行小样本情况下的故障诊断。深度卷积生成对抗网络能够实现样本生成。它不仅提高了对数据的学习能力,还对网络设定了一连串的限制,增加了网络的稳定性和收敛性。但其存在着训练不稳定和生成样本质量不高的问题。对深度卷积生成对抗网络进行了改进,提出了一种改进的深度卷积生成对抗网络(Improved-deep Convolutional Generative Adversarial Networks,简称IDCGAN)然后运用到滚动轴承故障诊断中。实验信号分析结果表明了该方法的有效性。

摘要：晁楣（著名版画家、黑龙江省美术家协会主席）：艺术创作是一个不断认识社会现实生活和拓展艺术表现性能及规律的过程，因之，艺术生命的延续和发展也是一个不断开拓和进取的过程。一个画家的艺术成就取决于综合素养和才能潜质等状况，春杰是一位勤于思考，具有复合才能的画家，他的文字表述能力、思辨应变能力都有过人之处。他的新作，