电能质量扰动信号论文创新!!!
全家桶包括以下内容:
1.Python电能质量扰动信号分类(六)基于扰动信号特征提取的超强机器学习识别模型-数据 (mbd.pub)
2.FFT+CNN-BiGRU-Attention 电能质量扰信号分类:一维信号分类 (mbd.pub)
3.基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型 (mbd.pub)
4.交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention电能质量扰动识别模型 (mbd.pub)
5.交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -Transformer-CrossAttention电能质量扰动识别 (mbd.pub)
● 数据集:电能质量扰动信号10分类数据集
● 网络框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
● 准确率:测试集99%
● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者
● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。
包括 完整的电能质量扰动信号10分类数据, 以及已经生成制作好的信号数据集、分类数据和标签集,对应代码均可以运行,还有快速傅里叶变换FFT示例
创新网络分类效果显著,模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征,收敛速度快,性能优越, 精度高。创新度也有!!!
包括数据预处理的代码,和创新网络分类代码
环境:python 3.9
任何环境安装或者代码问题,请联系作者沟通交流,对于购买者,作者免费解决后续问题,关注微信公众号[建模先锋],联系作者;