1.Matlab实现GAF-PCNN-GRU、GASF-CNN-GRU、GADF-CNN-GRU的多特征分类预测/故障诊断,三个模型对比,运行环境matlab2023b; 2.先运行格拉姆矩阵变换进行数据转换,然后运行分别main1GAFPCNN-GRU.m,main2GADF_CNN-GRU.m,main3GASF_CNN-GRU.m完成多特征输入数据分类预测/故障诊断;main1GAF_PCNN-GRU.m,是将GASF ...
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行经验模态分解EMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于EMD的CNN-GRU并行模型对故障数据的分类。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)轴承数据解读与分类...
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: ...
1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention数据分类预测(SE注意力机制),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)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.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;SSA优化算法优化学习率、正则化系数...
分类效果 基本描述 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...
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...
从而导致模型的泛化能力较差.针对以上问题,本文提出了一种基于并行网络和注意力机制混合模型的情感分类方法.一方面,使用文本卷积神经网络(Text Convolutional Neural Networks,Text-CNN)的多个不同尺寸的卷积核,提取具有不同粒度的文本局部特征.另一方面,使用双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)对...
摘要:本发明公开了一种基于CNN‑GRU网络模型的心拍信号分类方法,涉及计算机领域和医学信号处理领域,本发明的目的是解决心电信号干扰多、分类精度低等问题。本发明包括以下步骤:将心电数据通过小波变换除去噪声,再将其分割成心拍的形式,之后将预处理后的心拍随机划分成训练集、验证集和测试集;构建基于CNN网络模型和GRU...
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,兼容huggleface/transformers,以及以transforemrs作为词嵌入模型,后面接入cnn、rnn、attention等等做文本分类。以及各个模型的对比 - Lizhen0628/text_classification