ResNet＋马尔可夫场＋迁移学习！足够支撑一篇高水平学术论文！小白都能学会！直接运行！

本文主要是介绍ResNet＋马尔可夫场＋迁移学习！足够支撑一篇高水平学术论文！小白都能学会！直接运行！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

适用平台：Matlab2023版及以上

基于马尔可夫场(MTF)和改进ResNet结合多头注意力机制的迁移学习故障识别程序

参考文献一：中文顶级EI期刊《中国电机工程学报》近期发表文献：《基于特征图像组合与改进ResNet-18的电能质量扰动识别方法》

参考文献二：中文顶级EI期刊《电网技术》文献：《基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法》具体创新点大家可以点击查看，此处不再赘述。

由此可见，迁移学习+预训练网络的写作模式是当前发文的主流。本程序结合上述2篇文献，并对其进行多重改进，提出基于马尔可夫场(MTF)和改进ResNet18结合多头注意力机制的迁移学习故障识别程序： MTF-ResNet-SMA迁移学习故障识别程序，收敛速度极快,创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文。

文献一工作解读：利用“信号-图像”转化方法生成特征分量彩色图；再次，对原始扰动信号进行CWT生成小波时-频图；最后，将特征分量彩色图与小波时-频图组合输入改进ResNet-18中训练学习并完成扰动识别。

ResNet的创新点在于：在搭建网络时采用了较为新颖的残差模块，其结构如下图所示。残差模块在单一卷积路径上新增了一条旁路分支，使得后续层的输出取决于前一层的输入(f(x,ω))与所引接处的输入(Wx)。ResNet正是利用了多个残差模块的特殊结构，从而使其参数量大大减少，缓解了网络退化问题并且有利于图像深层特征的提取。

文献二创新点：这篇文献的创新点在于马尔可夫场（MTF）与卷积神经网络（CNN）相结合，融入多头注意力机制，实现故障分类。MTF将一维信号转换为二维特征图，而CNN可以对这些特征图进行自适应的特征提取和分类，融合多头注意力机制有效把握提取特征的贡献程度，实现了故障的准确分类。

结合文献一的改进ResNet18模型和文献二的MTF马尔可夫场模型，提出基于马尔可夫场(MTF)和改进ResNet18结合多头注意力机制的迁移学习故障识别程序： MTF-ResNet-SMA迁移学习故障识别程序，创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文，毕业设计等简单任务更是信手拈来。

MTF-ResNet-SMA迁移学习故障识别程序

仅需原始故障波形数据，即可根据波形数据，将一维序列转化为二维马尔可夫场图像。
使用预训练的ResNet18模型作为起点，利用新的故障识别数据集上进行模型微调。针对不同的研究课题，故障类别也不相同，因此需要对预训练的ResNet18模型冻结一部分可用的层。
对其输出层进行改进，增加多头自注意力机制（Multihead Self-Attention，MSA）层，重新训练这些层以适应新的分类任务，本文模型结构如下图所示。

6大创新点：

1、时序图像化：将一维时序信号转化为二维图像，从而更全面地描述数据的特征。这有助于提取更丰富、更有区别性的特征，从而提高分类和识别的准确性。

2、空间特征学习：利用了多个残差模块的特殊结构，从而使其参数量大大减少，缓解了网络退化问题并且有利于图像深层特征的提取。将ResNet18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。

3、迁移学习：充分利用在大规模数据集上预训练的ResNet18模型，站在巨人的肩膀上，集百家之所长，通过迁移学习，在故障识别任务上进行模型微调，具有较强的特征提取能力。

4、训练时间少：着重训练模型微调部分的权重，保持较低的计算复杂度，有利于在实时场景中应用。

5、多头自注意力机制：融合多头注意力机制(Muti-head Self Attention,MSA)有效把握提取特征的贡献程度，将特征进行重点强化，提高故障识别的准确率。

6、提高泛化能力：多模态融合可以帮助算法更好地理解数据的本质特征，从而减少过拟合的风险，提高算法在新数据上的泛化能力。

适用领域：适用于各种数据分类场景，如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动，等领域的识别、诊断和分类。

直接替换数据就可以，使用Excel表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。

数据格式：一行一个样本，最后一列为样本所属的故障类型标签