故障诊断 | MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序（t分布+莱维飞行改进麻雀优化）

机器学习之心2024-11-01 8:37

利用了迁移学习和多项技术改进，包括麻雀搜索法、DarkNet19、GRU、多头注意力机制等，以提高故障识别的准确性和效率

模型框架：

采用DarkNet19模型作为基础，结合迁移学习用于故障识别任务。

在DarkNet19的基础上，引入了GRU和多头自注意力机制(MSA)，以提高特征抓取能力。

数据预处理：

利用马尔可夫场将一维波形数据转化为图像数据，为模型输入做准备。

超参数优化：

针对DarkNet19-GRU-MSA模型的超参数，采用自适应t分布和莱维飞行改进的麻雀搜索法进行优化，得到TLSSA。

模型命名：

提出了MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA故障识别模型，整合了改进的麻雀搜索法、DarkNet19、GRU、多头注意力机制和迁移学习。

MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序：

$1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718## 标题$