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...
通过将GRU与CNN结合,算法可以同时考虑时序特征和空间特征,进一步提升了算法的性能。 3、空间特征学习:CNN(卷积神经网络)在图像处理中表现出色,能够有效地学习图像的空间特征和局部模式。将CNN用于图像数据的处理可以帮助提取图像的纹理、形状和边缘等特征,有助于更准确地进行分类和故障识别。 4、融合优势:通过融合不同...
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...
41基于matlab的CNN的图像边缘提取,程序已调通,可直接运行。需要直接拍下 00:56 44基于matlab的图像处理及特征提取,采取的方法分别为:读取,适当裁剪 → 预处理 → 连通区域 → 框选 → 裁剪框选区域。 01:03 53基于matlab的Tamura纹理特征提取,包括粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗糙度六种,可替...
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…
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间模式和结构信息。这将生成一组一维向量作为CNN特征。 门控循环单元(GRU)和多头注意力机制:将原始鸢尾花数据输入到GRU中以捕捉时间序列的依赖关系。GRU将提取时间序列的特征向...
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间模式和结构信息。这将生成一组一维向量作为CNN特征。 双向卷积神经网络(LSTM)和多头注意力机制:将原始鸢尾花数据输入到LSTM中以捕捉时间序列的依赖关系。LSTM将提取时间序列的...
41基于matlab的CNN的图像边缘提取,程序已调通,可直接运行。需要直接拍下 00:56 44基于matlab的图像处理及特征提取,采取的方法分别为:读取,适当裁剪 → 预处理 → 连通区域 → 框选 → 裁剪框选区域。 01:03 53基于matlab的Tamura纹理特征提取,包括粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗糙度六种,可替...