1D信号分支:原始振动信号直接输入1D-CNN,提取局部时序特征(如短期波动、频域特性)。 2D图像分支:通过GAF转换的二维图像输入2D-CNN,捕捉空间纹理特征(如故障模式的空间分布)。 特征提取层: 1D-CNN结构:包含卷积层、池化层,参数少、计算复杂度低,适合实时处理。例如,通过多尺度并行卷积核(如3×1、5×1)提取不同时间
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):…
分类预测 | MATLAB实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测 分类效果 基本介绍 程序设计 参考资料 分类效果 基本介绍 结合1D时序-2D图像多模态融合的CNN-GRU故障识别算法,基于一维时序信号和二维图像多元信息融合的卷积神经网络结门控循环单元网络的数据分类预测/故障识别算法。要求2020版以上。 采用双支路输入,一路...
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空...
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-LSTM-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将…
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将G…