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GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断

article 2025/1/1 1:03:53

GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断

分类效果

格拉姆矩阵图

在这里插入图片描述

基本介绍

1.Matlab实现GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征输入数据分类预测/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-BiLSTM.m，main2GADF_CNN-BiLSTM.m，main3GASF_CNN-BiLSTM.m完成多特征输入数据分类预测/故障诊断；

main1GAF_PCNN-BiLSTM.m，是将GASF 图与GADF 图同时送入两条并行CNN 中，经过卷积-池化后，两条CNN网络各输出一组一维向量；然后，将所输出两组一维向量进行拼接融合；通过BiLSTM和全连接层后，最终将融合特征送入到Softmax 分类器中。

main2GASF_CNN-BiLSTM.m，是只用到了格拉姆矩阵的GASF矩阵，将GASF矩阵送入CNN-BiLSTM进行故障诊断。

main3GADF_CNN-BiLSTM.m，是只用到了格拉姆矩阵的GADF矩阵，将GADF矩阵送入CNN-BiLSTM进行故障诊断。

参考文献

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程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断。




    fullyConnectedLayer(classnum,'Name','fc12')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classOutput')];

lgraph = layerGraph(layers1);

layers2 = [imageInputLayer([size(input2,1) size(input2,2)],'Name','vinput')  
    
    flattenLayer(Name='flatten2')
    
    bilstmLayer(15,'Outputmode','last','name','bilstm') 
    dropoutLayer(0.1)        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入
    reluLayer('Name','relu_2')
    selfAttentionLayer(2,2,"Name","mutilhead-attention")   %Attention机制
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc21')];
lgraph = addLayers(lgraph,layers2);
lgraph = connectLayers(lgraph,'fc21','add/in2');

plot(lgraph)


%% Set the hyper parameters for unet training
options = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 1000, ...                            % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', 0.001, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod',700, ...                   % 训练100次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.01, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', 0.001, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'none');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691

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http://www.kler.cn/a/298702.html