基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故...
效果视频:利用CNN-Bigru-Attention模型输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解压缩可直接运行)_哔哩哔哩_bilibili 售后包免费远程协助运行(用向日葵或者todesk软件协助) 比之前CNN模型准确率提高了1.3%左右:利用CNN网络输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解...
基于Matlab的CNN和BIGRU的数据预测模型。模型和理论方法总结:卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度学习模型。通过卷积层提取局部特征,池化层降低特征维度,全连接层进行分类或回归。网络结构设计:设计包含多个卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层和全连接层的CNN结构,以处理序列数据并进行回归预测。BiGRU神经网络:BiGRU是...
基于Matlab的CNN和BIGRU的数据预测模型。模型和理论方法总结:卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度学习模型。通过卷积层提取局部特征,池化层降低特征维度,全连接层进行分类或回归。网络结构设计:设计包含多个卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层和全连接层的CNN结构,以处理序列数据并进行回归预测。BiGRU神经网络:BiGRU是...
图2.不同超参数对CNN-BiGRU的影响:(a)不同kernel_size组合下CNN-BiGRU模型的性能;(b)不同隐藏层大小对CNN-BiGRU模型的影响;(c)不同序列固定长度CNN-BiGRU模型的性能比较。 第一个超参数是Kernel_size。我们六个组合相比,包括(1、3、5)(3、5、7)(5、7、9),(1、3、5、7),3,5,7,9,和(1、3、5...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU的DDOS攻击检测方法及系统,所述方法包括根据Spearman秩相关系数绝对值大小确定与DDOS攻击相关性显著的特征,基于格拉姆角差场将时间序列特征转换为2D纹理图像,将每个单变量时间序列转换后的二维图像输入CNN‑BiGRU网络模型,训练模型直至收敛,将样本输入到训练好的GAF‑CNN...
本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意力和一维 CNN 的框架,用于情感分类和分析,如图 1 所示。 根据实验结果表格,本文提出的模型在精确度、召回率和F1值方面分别达到了...
模型描述 程序设计 参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测,卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出4类标签; 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; ...
本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU模型和PPG的智能血压预测方法,采集受试者的PPG信号作为原始数据集,采用小波分解的方法对原始数据集进行去噪处理,并将其分为训练数据和测试数据;将训练数据和测试数据进行归一化处理,对PPG数据进行了下采样;构建CNN‑BiGRU深度神经网络模型,将训练样本输入到CNN‑BiGRU模型中进行训练;...
摘要 智能变电站操作票校验是保障站内操作准确无误的重要环节,当前基于经验的人工校验方法主观性强,校验效率较低,判定结果可靠性不高。为此,提出基于CNN-BiGRU模型的操作票自动化校验方法。该方法基于全站配置描述(substa...展开更多 Operation ticket verification of the intelligent substation is an important link ...