分类预测 | MATLAB实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测结合1D时序-2D图像多模态融合的CNN-GRU故障识别算法，基于一维时序信号和二维图像多元信息融合的卷积神经网络结门控循环单元网络的数据分类预测/故障识别算法。要求2020版以上。 采用双支路输入，一路为图像输入经CNN提取特征，一路为特征序列输入经GRU提取特征，特征融合后计算输出结果。 1、多模态融合：将一维时序信号和二维图像融合，可以综合利用不同模态的信息，从而更全面地描述数据的特征。这有助于提取更丰富、更有区别性的特征，从而提高分类和识别的准确性。 2、时序信息捕获：GRU（门控循环单元）是一种