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
基本介绍
1.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；
多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。
2.数据输入120个特征，输出8个类别，三个主程序，依次运行；
3.可视化展示分类准确率；
4.运行环境matlab2023b及以上。
迁移学习（Transfer Learning）：迁移学习是指将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任务上的技术。在本场景中，迁移学习可以用于从已有的数据集或模型中学习到的知识，来帮助解决多特征分类或故障识别问题。
GASF（Gramian Angular Summation Field）：GASF是一种用于表示时间序列数据的可视化技术，通过将时间序列数据转换为二维图像来捕捉其特征。GASF可以将时间序列数据转换为格拉姆角场，提供了一种在图像领域中应用卷积神经网络的方式。
CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构数据（如图像）的任务。在这个场景中，CNN用于处理GASF表示的时间序列数据，以从中提取特征。
Multihead Attention（多头注意力机制）：多头注意力机制是模型中的一种关键机制，用于捕捉输入序列中的重要信息。它将输入序列分成多个子序列，并对每个子序列进行注意力计算。这种机制可以使模型在学习过程中关注不同子序列的不同方面。
模型描述
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点，从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中，多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模，并从中提取有用的特征。贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型可以更好地处理多变量时间序列数据的复杂性。它可以自动搜索最优超参数配置，并通过卷积神经网络提取局部特征，利用LSTM网络建模序列中的长期依赖关系，并借助多头注意力机制捕捉变量之间的关联性，从而提高时间序列预测的准确性和性能。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信博主回复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。
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
% 从data中获取当前样本数据
featureData = data(sampleIdx, 1:end - 1);
X = featureData;
m = length(X);
% 将数据归一化到[0, 1]
X_normalized = (X - min(X)) / (max(X) - min(X));
% 分成Q个分位箱（按照个数），从小往大：1、2、3、4
Q = 4;
% 将每个元素映射到分位箱1、2、3、4，
X_Q = ones(1, numDataPoints);
threshold = 0;
% 初始化阈值
thresholds = ones(1, Q + 1);
for i = 2 : Q + 1
% 循环计算小于当前阈值的数据个数，达到阈值时跳出循环
while sum(X_normalized < threshold) < numDataPoints * (i - 1) / Q
threshold = threshold + 0.0001;
end
% 记录每一个分位箱的阈值
thresholds(i) = threshold;
% 将原始数据向量变成对应的分位箱次序向量
X_Q(find(X_normalized < thresholds(i) & X_normalized > thresholds(i - 1))) = i - 1;
end
sum_11 = 0; sum_12 = 0; sum_13 = 0; sum_14 = 0;
sum_21 = 0; sum_22 = 0; sum_23 = 0; sum_24 = 0;
sum_31 = 0; sum_32 = 0; sum_33 = 0; sum_34 = 0;
sum_41 = 0; sum_42 = 0; sum_43 = 0; sum_44 = 0;
for i = 1:numImages
imageFileName = sortedImageFiles(i).name;
imagePath = fullfile(inputFolder, imageFileName);
% 读取图像
img = imread(imagePath);
% 调整图像尺寸
%% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
'MiniBatchSize', 15, ... % 每个迭代的迷你批次大小
'MaxEpochs', 5, ... % 最大训练迭代次数
'InitialLearnRate', 0.001, ... % 初始学习率
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每个迭代都对数据进行洗牌
'Verbose', false, ... % 不显示训练过程中的详细输出
'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
