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前言
本期推荐10个精品高创新模型，涉及创新预处理方法、时频图像、多模态融合等方向并结合顶会论文，模块丰富，创新度高，性能优越！在故障诊断等信号分类任务上效果显著！
有足够的模块、创新点和工作量，才能支撑一篇完整的论文或者毕业设计，所以我们推出的高创新、高性能的分类模型能够达成这一目标，以下内容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！
1 时频图像/多模态+顶会论文
1.1 五种时频图像变换+CVPR顶会论文
提供马尔可夫转换场 MTF 、递归图 RP 、格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换STFT五种时频图像变换方法，可灵活替换时频图像类型！
模型介绍：
（1）通过格拉姆矩阵GADF把一维时序故障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故障图像局部特征；
（3）分支二：同时故障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。
链接：
1.2 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM多模态融合
模型介绍：
将时频图像和一维时序信号相结合，并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型，来进行故障信号分类，能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征，能够充分利用多模态特征的优势。
链接：
故障诊断高创新！基于1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM的多模态融合分类模型
1.3 CVPR顶会RepLKNet + BiGRU-GATT 多模态融合
模型介绍：
将时频图像和一维时序信号相结合，并使用RepLKNet和BiGRU-GlobalAttention进行分类的多模态特征融合模型，来进行故障信号分类，能够有效地结合视觉特征和时间序列特征。是一个非常强大的模型架构，能够充分利用多模态特征的优势。
链接：
多模态-故障诊断 | 大核卷积开启视觉新纪元!
2 创新预处理方法+顶会论文
2.1 基于1DCNN-Informer+MATT融合模型
模型介绍：
推出一种基于 FFT+VMD 预处理， 1DCNN-Informer 双支路特征提取并行，多头注意力融合的分类模型，在故障诊断任务上效果显著！
链接：
创新首发！| 基于1DCNN-Informer+MATT融合的故障诊断模型
2.2 图卷积+BiGRU-Attention 并行诊断模型
模型介绍：
在应用图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)到信号模式识别领域中，最关键的是如何构建数据的图结构；我们利用基于K-NN的轴承故障信号预处理的方法，来构建故障信号序列的图结构，并用GCN+BiGRU-GlobalAttention网络模型进行诊断识别，取得了一定精度的分类效果。
链接：
故障诊断一区直接写，图卷积+BiGRU-Attention 并行诊断模型
2.3 基于SSA+Informer-SENet故障诊断模型
模型介绍：
推出一种基于SENet优化的Informer模型，并利用麻雀优化算法优化搜索模型参数，在故障诊断任务上效果显著！
链接：
超强！一区直接写！基于SSA+Informer-SENet故障诊断模型
2.4 2D-SWinTransformer+1D-CNN-SENet并行诊断模型
模型介绍：
基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型，并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验，以及相关对比实验、模型消融实验，通过实验证明，我们的模型具有超强的分类能力和泛化能力！创新度高、实验丰富、工作量大，足够支撑一篇高水平期刊论文和毕业论文！
链接：
3 其它 SCI 1区级别创新模型
3.1 独家原创 | SCI 1区 高创新轴承故障诊断模型！
模型介绍：
（1）如何把一维故障信号不转为二维图片（转为图片复杂化了）进行cnn 2D卷积，我们创造性的提出的方法会在配套文档中进行详细介绍！（独家原创）
（2）提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）和变分模态分解VMD的数据预处理方法，提取轴承振动信号在不同频率范围上的故障特征，捕捉故障信号的时频特性，减少噪声的影响。有助于改善轴承故障的检测和诊断效果，提高故障诊断的准确性和灵敏度。（独家原创）
（3）我们设计出一种基于通道注意力机制(SENet)、全局注意力机制(GAM-Attention)、交叉注意力机制(CrossAttention)的多级注意力 cnn 卷积池化模型，通过巧妙的设计，使1~2层的轻量级网络架构模型取得了极佳的效果！（独家原创）
链接：
3.2 超强轴承故障诊断模型！
模型介绍：
（1）我们设计出一种基于通道注意力机制(SENet)的改进VGG模型提取故障信号预处理后的多尺度特征的空间特征；（独家原创）
（2）提出一种基于GlobalAttention优化的BiGRU网络模型来提取故障信号预处理后的多尺度特征的时域特征；（独家原创）
（3）通过并行模型融合空间、时域特征，从而提高特征的表示能力来实现故障信号的识别，取得了极佳的效果！
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3.3 独家首发 | 高创新轴承故障诊断模型！
模型介绍：
（1）我们创造性的提出把一维故障信号不转为二维图片（对数据进行堆叠）进行基于顶会模型 SWinTransformer 的2D卷积学习，利用其窗口注意力机制提取故障信号的局部特征；（独家原创）
（2）提出一种基于GlobalAttention优化的BiGRU网络模型来提取故障信号预处理后的多尺度特征的全局时域特征；（独家原创）
（3）通过并行模型融合两个分支提取的局部特征和全局时域特征，从而提高特征的表示能力来实现故障信号的识别，取得了极佳的效果！
链接：
独家首发 | 基于 2D-SwinTransformer + BiGRU-GlobalAttention的并行故障诊断模型
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