CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。 以前的研究
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。 以前的研究 论文总结了以前的研究 数据集和预处理 应用层显示...
GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。
GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型,它在图像处理领域取得了很大的成功。在故障诊断中,我们可以将故障数据看作是一种图像数据,通过卷积操作可以提取出图像的局部特征。然而,单纯的CNN模型可能无法捕捉到时间序列数据中的时序信息。因此,我们引入门控循环单元(GRU)来处理时序数据。
Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN-GRU-AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种...
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。
2. TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型 为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题,本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制(TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention)的数据多维输入分类模型。该模型主要包括以下几个部分: ...
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。
1.Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention开普勒算法优化卷积门控循环单元融合自注意力多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积门控循环单元(CNN-GRU)结合自注意力机制(selfAttention)分类预测。2023年新算法KOA,MATLAB程序,多行变量特征输入,优化了学习率、卷积核大小及...