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分类预测 | Matlab实现基于迁移学习和GASF-CNN-Mutilhead-Attention格拉姆角场和卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别
分类预测 | Matlab实现基于迁移学习和GASF-CNN-Mutilhead-Attention格拉姆角场和卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现基于迁移学习和GASF-CNN-Mutilhead-Attention格拉姆角场和卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 分类效果
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SCI一区 | Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测
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分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别
分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角
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分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测
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分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测
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格拉姆角场
是将时间序列转换成图片的方法,首先将时间序列的一个点对应的时间、幅度转换到极坐标系下的半径、角度。然后,计算每个点的三角函数值,计算序列中每个点的相关性,组成n*n的矩阵。可由矩阵主对角元素恢复时间序列
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