2 CNN-BiLSTM分类模型和超参数选取 2.1定义CNN-BiLSTM分类模型 2.2 设置参数,训练模型 3 模型评估 3.1 准确率、精确率、召回率、F1 Score 3.2 十分类混淆矩阵: 代码、数据如下: 往期精彩内容: Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类 - 知乎 (zhihu.com) Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分...
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) 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现VMD-CNN-BiLSTM对故障数据的分类。 凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读...
Matlab实现CNN-BiLSTM-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_BiLSTM_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...
基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,多特征输入做多分类。 1494 -- 1:26 App 【多输入多输出预测 | CNN-LSTM】CNN-LSTM多输入多输出预测 | 卷积长短期记忆神经网络多输入多输出预测 1568 -- 1:42 App 【多变量时间序列预测 | CNN-BiLSTM】CNN-BiLSTM多输入单输出预测 | CNN-BiLSTM多变...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)分类预测,bayes-CNN-BILSTM多特征输入模型。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分
基于CNN-BiLSTM的脑电情绪分类模型及验证 杨晓同1,易灿南2,蒋复量 1,2*,胡鸿 2,张勉1,李昊宇1,吴文2 ( 1.南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001; 2.湖南工学院 安全与管理工程学院,湖南 衡阳 421002) 摘要:情绪在人们的思考、行为和交流方式...
MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络多输入分类预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测,BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM多输入分类预测模型,输入多个特征,分四类。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
2 1DCNN-BiLSTM-BiGRU模型 2.1 特征提取器结构 一维电能扰动数据具有较低的复杂性,因此可以采用较为简单的层级网络来进行电能扰动信号的分类识别。1DCNN与电能质量扰动信号的维度高度契合,无需进行繁琐的数据重构和特征提取,相较于传统的...
BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多特征数据分类模型,预测效果如上, WOA-CNN-BiLSTM分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmJxr WOA-CNN-LSTM分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWXmJdy WOA-CNN-GRU分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWXmJ9v 运行环境:Matlab2020...
CNN-BiLSTM多特征分类预测(Matlab)所有程序经过验证,保证有效运行。1.运行环境Matlab2020b及以上;2.命令窗口输出分类准确率。3.data为数据集,CNN_BiLSTMNC为程序,分类效果如下:ID:4966691309272716