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；
1.基于扰动信号特征提取的超强机器学习识别模型
2.FFT+CNN-BiGRU-Attention 电能质量扰信号分类：一维信号分类
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
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
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
