CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核,用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量并增强模型的鲁棒性。 4.2 GRU网络 GRU(Gated Recurrent Unit)是一种先进的循环神经网络(RNN)变体,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统R...
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。 CNN-GRU模型的流程如下: 数据...
卷积门控循环单元(CNN-GRU)模型作为一种有效的时序数据分类模型,能够有效捕捉时序数据的局部特征和长期依赖关系。然而,传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时,存在特征提取能力不足的问题。 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...
总体而言,CNN用作特征(融合)提取,然后将输出的feature映射为序列向量输入到GRU当中。 模型描述 卷积门阀循环神经网络处理特征抽取与分类。该模型主要由向量处理层、卷积层、GRU层和分类输出层4个部分组成。 卷积核数对分类准确率的影响:卷积核数在一定程度上会影响分类的精确度。卷积核数太小时,分类准确率有所欠缺;而...
1.Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的数据分类预测程序; 3.多特征…
基于紫外基于紫外-可见光谱法的工业废水可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究 工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后.水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD... 缪俊锋,汤斌,陈庆,... - 《大气与环境光学学报》 被引量: ...
基于cnn-gru网络模型的心拍信号分类方法技术领域1.本发明结合了处理医学图像与处理信号两方面的知识,通过深度学习网络模型对心电信号进行分类处理的方法。背景技术:2.心脏方面的疾病渐渐地成为人类健康的威胁,在临床上,之前通常是通过具有专业素养的医师对患者的心电图进行诊断。然而,由于心电信号本身存在微弱性等的特点...
分别建立CNN与GRU单一模型,并利用均方误差,均方根误差,平均绝对误差为评价指标,开展预测;针对单一模型不适用多特征时间序列预测等问题,分别构建了由CNN和GRU组合的线路客流和断面客流预测模型;以北京市特15路公交为例,预测工作日与非工作日场景下的线路及断面的分类客流.分析结果表明:对于通勤类和非通勤类线路及断面...
【分类预测】CNN-LSTM-SAM-Attention基于空间注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现数据分类预测 754 0 03:21 App 【电池预测】第4讲 基于GRU的锂电池剩余寿命预测(含数据集描述) 252 0 00:21 App 【回归预测】RIME-CNN-BiLSTM-Attention霜冰优化卷积双向长短期网络注意力机制多变量回归预测 482 ...