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本期推出一种基于 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM 的多模态融合分类模型,在故障诊断任务上效果显著! 将时频图像和一维时序信号相结合,并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型,来进行故障信号分类,能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征
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本期推出一种基于 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM 的多模态融合分类模型,在故障诊断任务上效果显著! 将时频图像和一维时序信号相结合,并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型,来进行故障信号分类,能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征,能够充分利用多模态特征的优势。