顺德营销型网站淄博网站建设选哪家

往期精彩内容：

Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(四)基于CNN-BiLSTM的一维信号分类模型-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(五)基于CNN-Transformer的一维信号分类模型-CSDN博客

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-CSDN博客

电能质量Python实现全家桶-CSDN博客

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型-CSDN博客

基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型-CSDN博客

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-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -Transformer-CrossAttention电能质量扰动识别模型-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(七)基于CNN-TCN-Attention的扰动信号识别模型-CSDN博客

1 简介：

基于格拉姆矩阵GADF+Swin Transformer窗口注意力和CNN-GAM全局注意力的电能质量扰动信号识别模型!

包含代码、数据集、python电能质量扰动信号仿真代码！

环境：python 3.9  pytorch 1.8 及其以上都可以

模型创新点还未发表，有毕业设计或者发小论文需求的同学必看，模块丰富，创新度高，性能优越！

创新点：

（1）通过格拉姆矩阵GADF把一维时序扰动信号转化为二维图像；

（2）分支一：图像数据通过顶会模型 Swin Transformer 的窗口注意力机制提取信号图像局部特征；

（3）分支二：同时信号图数据像通过基于全局注意力机制 GAM-Attention 的 CNN2d 卷积池化网络；

（4）然后两个分支提取的全局空间特征和局部特征通过融合后进行自适应平均池化，使模型能够更好地融合不同层次的特征表示，提高模型性能和泛化能力。

（独家原创）

注意：此次产品，我们还有配套的模型讲解（方便学习网络结构）和参数调节讲解，进行详细的解释！

我们还提供关于一维时序信号的 格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换STFT等相关时频图像的分类处理方法，提供更改数据集接口，可一键替换信号数据和不同图像的变换处理，来进行此创新模型的实验验证！

2 一维扰动信号数据

2.1 导入数据

2.2 格拉姆矩阵GAF变换二维图像数据

2.3 连续小波变换CWT时频图数据

 3 基于GADF+Swin-CNN-GAM的分类网络模型

3.1 设置参数，训练模型

50个epoch，准确率100%，用GADF+Swin-CNN-GAM网络分类效果显著，创新模型能够充分提取扰动信号的全局空间和局部特征，收敛速度快，性能优越，精度高，效果明显!

3.2 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

扰动信号十分类混淆矩阵：

4 代码、数据整理如下：