分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

目录

    • [分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别](#分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别)

分类效果




基本描述

1.Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。

2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等

3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。

4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别
clike 复制代码
%%  参数设置
------------------------------------------------
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

相关推荐
机器学习之心2 天前
电池预测 | 第22讲 基于GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测
人工智能·gru·gru-attention·锂电池剩余寿命预测
机器学习之心5 天前
WOA-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、WOA-CNN-GRU、CNN-GRU四模型对比多变量时序预测
attention·cnn-gru·woa-cnn-gru·四模型对比多变量时序预测
机器学习之心22 天前
回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测
回归·多输入单输出回归预测·attention·cnn-bilstm
Eshin_Ye1 个月前
transformer学习笔记-自注意力机制(1)
笔记·学习·transformer·attention·注意力机制
YangJZ_ByteMaster1 个月前
PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images
人工智能·深度学习·3d·transformer·attention
机器学习之心2 个月前
顶刊算法 | 鱼鹰算法OOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测(Maltab)
人工智能·深度学习·回归·多输入单输出回归预测·attention·ooa-bitcn-bigru
LinKouun2 个月前
论文笔记 SliceGPT: Compress Large Language Models By Deleting Rows And Columns
论文阅读·人工智能·语言模型·transformer·attention·模型压缩·注意力机制
_清豆°2 个月前
机器学习(七)——集成学习(个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码)
人工智能·随机森林·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·bagging
正义的彬彬侠3 个月前
在AdaBoost中,分类错误的样本的权重会增大
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法
正义的彬彬侠3 个月前
在AdaBoost中每轮训练后,为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法