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):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...
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-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...
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...
这个流程结合了GASF矩阵、CNN、BiLSTM和多头注意力机制,以实现多通道图像时序融合的分类任务。具体的实现细节和模型架构可以根据您的需求和数据进行调整和优化。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测。