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1 简介
基于格拉姆矩阵GADFSwin 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GADFSwin-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GADFSwin-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
