故障诊断 | MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序（t分布+莱维飞行改进麻雀优化）
故障诊断 | 故障诊断实例代码
目录
- 故障诊断 | 故障诊断实例代码
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
利用了迁移学习和多项技术改进，包括麻雀搜索法、DarkNet19、GRU、多头注意力机制等，以提高故障识别的准确性和效率
模型框架：
采用DarkNet19模型作为基础，结合迁移学习用于故障识别任务。
在DarkNet19的基础上，引入了GRU和多头自注意力机制(MSA)，以提高特征抓取能力。
数据预处理：
利用马尔可夫场将一维波形数据转化为图像数据，为模型输入做准备。
超参数优化：
针对DarkNet19-GRU-MSA模型的超参数，采用自适应t分布和莱维飞行改进的麻雀搜索法进行优化，得到TLSSA。
模型命名：
提出了MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA故障识别模型，整合了改进的麻雀搜索法、DarkNet19、GRU、多头注意力机制和迁移学习。
MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序：
程序设计
- 完整源码和数据获取方式私信博主回复：MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA故障诊断实例代码。
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718## 标题