【故障诊断】阿基米德算法优化双向时间卷积神经网络AOA-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5055期】

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于 2024-07-13 20:20:55 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、阿基米德算法优化双向时间卷积神经网络AOA-BiTCN轴承数据故障诊断

阿基米德算法优化的双向时间卷积神经网络(AOA-BiTCN)在轴承故障诊断中应用了一种结合了时空特征提取

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开普勒算法优化卷积神经网络注意力机制的双向长短记忆网络KOA-CNN-BiLSTM-Attention预测附matlab代码【神经网络预测matlab源码839期】
前程算法屋的博客
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一区优化直接写！KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力的多变量回归预测
m0_57702748的博客
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柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的重要环节。本文提出了一种基于开普勒算法优化注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（KOA-CNN-biLSTM-attention）的柴油机故障诊断方法。该方法首先利用卷积神经网络提取柴油机振动信号的特征，然后采用开普勒算法优化注意力机制对特征进行加权，最后使用双向长短记忆神经网络对加权后的特征进行建模和分类。实验结果表明，所提出的方法在柴油机故障诊断任务上取得了较好的性能，准确率达到98.5%，优于现有的其他方法。
【图像配准】基于matlab相邻近似特征ASS算法实现光学与SAR图像配准【含Matlab源码 4020期】
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03-01 1147
相邻近似特征ASS算法实现光学与SAR图像配准 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【白冠鸡优化算法】基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题（COOT）含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
03-26 418
1 简介 最近，已经提出了许多智能算法来寻找复杂工程问题的最佳解决方案。这些算法可以搜索易变的多维解空间，并及时找到最优答案。在本文中，提出了一种新的元启发式方法，该方法可以激发称为 Coot 的鸟群的行为。 Coot算法模拟了鸟类在水面上的两种不同运动方式：第一阶段，鸟类的运动是不规则的，第二阶段是有规律的。蜂群向一群领先的领导者移动以达到食物供应；蜂群末端的运动是一串coot的形式，每个coot都在其前面的coot后面移动。然后该算法在多个测试函数上运行，并将结果与众所周知的优化算法进行比较。此外，解
【故障诊断】阿基米德算法优化双向时间卷积神经网络AOA-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5055期】.zip
02-10
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【故障诊断】基于matlab阿基米德算法优化双向时间卷积神经网络AOA-BiTCN轴承数据故障诊断【Matlab仿真 5055期】.zip
12-18
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【TCN分类】基于双向时间卷积神经网络BiTCN实现故障诊断附matlab代码
qq_59747472的博客
04-29 1067
故障诊断是工业领域的重要任务，旨在及时发现设备故障，避免生产事故和经济损失。近年来，深度学习在故障诊断领域取得了显著成果，特别是时间序列数据的处理能力得到提升。本文提出了一种基于双向时间卷积神经网络（BiTCN）的故障诊断方法，该方法能够同时提取故障信号的前向和后向特征，提高故障诊断的准确率和鲁棒性。
2023一区优化套用:KOA-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！
weixin_48747334的博客
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KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。优化套用—基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元(BiGRU)融合注意力机制（SelfAttention）的超前24步多变量时间序列回归预测算法KOA-CNN-BiGRU-Attention
秃鹰搜索优化算法（BES）：秃鹰搜索BES是一种用于全局优化的新型元启发式算法-matlab开发
05-28
秃鹰搜索（BES）算法，这是一种新颖的，受自然启发的元启发式优化算法，它模仿秃鹰在寻找鱼类时的狩猎策略或聪明的社交行为。 这是该文件的源代码：Alsattar，HA，Zaidan，AA＆Zaidan，BB（2020）。 新颖的元启发式秃鹰搜索优化算法。 人工智能评论，53（3），2237-2264。
【智能优化算法-白冠鸡优化算法】基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题（COOT）含Matlab源码.zip
05-01
【智能优化算法-白冠鸡优化算法】基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题（COOT）含Matlab源码.zip
GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼算法优化多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）
08-17
1.Matlab实现GWO灰狼鹰优化算法优化CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。 2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。 3.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。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
【优化算法】白冠鸡优化算法（COOT）【含Matlab源码 1795期】.zip
03-19
完整代码，可直接运行
白骨顶鸡优化算法COOT_optimization_algorithm
09-07
分享了白骨顶鸡优化算法的源代码及对应原文，亲测有效，更多算法可进空间查看
秃鹰优化算法及其对应原文
09-02
分享了秃鹰优化算法的源代码及原文，亲测有效，欲求更多算法可进入空间查看
CPO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型对比多变量时序预测
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CPO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型对比多变量时序预测
【代码分享】基于KOA-CNN-BiGRU-Attention（开普勒算法优化双向门控循环单元网络融合注意力机制）的时间序列预测
2302_81053261的博客
02-16 997
融合多通道CNN-BiGRU与时间模式注意力机制的多工序工艺质量预测方法 》《基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测》《基于CNN-BiGRU-Att融合模型的人民币汇率预测研究》《基于CNN-BiGRU-Attention的非侵入式负荷分解》《CNN-BiGRU网络中引入注意力机制的中文文本情感分析》《基于CNN-BIGRU-ATTENTION的短期电力负荷预测》该模型的预测过程也比较可解释，可以根据注意力权重的分布来分析模型对于不同数据点的关注程度，从而更好地理解建模和预测的过程。
智能优化算法：白冠鸡优化算法-附代码
Jack旭的博客
01-24 3508
智能优化算法：白冠鸡优化算法 文章目录智能优化算法：白冠鸡优化算法1.算法原理1.1 个体随机移动1.2 链式运动1.3 根据组长调整位置1.4 由组长带领种群走向最佳区域2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：白冠鸡优化算法（Coot optimization algorithm，COOT），是2021年提出的一种新型智能优化算法，算法主要模拟了白冠鸡在水中的两种不同运动模式，因在测试中试验结果良好，故在未来具有广泛的应用前景。 1.算法原理 在算法中，白冠鸡的行为主要包含以下四种：(1).个
群体智能优化算法-秃鹰优化算法 (AVOA，含Matlab源代码）
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秃鹰优化算法（Artificial Vulture Optimization Algorithm, AVOA） 是一种受秃鹰觅食行为启发的新型智能优化算法，该算法通过模拟秃鹰的探索（Exploration）和开发（Exploitation）过程来搜索全局最优解。本文详细介绍AVOA的数学模型，并提供完整的MATLAB代码，附带详细的中文注释，以帮助读者理解其工作机制和实现方式。
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阿基米德算法优化的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络在故障识别数据分类中的应用称为AOA-BP（Adaptive Optimal Annealing Back Propagation）。其原理和流程主要包括以下几个步骤： 1. **模型初始化**：首先建立一个BP神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层。每个节点通常采用Sigmoid函数作为激活函数。 2. **预处理数据**：对故障识别的数据集进行预处理，包括归一化或标准化，以便让网络更好地学习特征。 3. **训练过程**：利用阿基米德优化算法（如模拟退火法的一种变种），改进了传统的BP算法。AOA通过自适应地调整学习速率，防止陷入局部最优，并增加全局搜索的能力，帮助网络更高效地寻找权重的最佳组合。 4. **适应性温度控制**：AOA-BP会随着迭代次数降低逐渐减小“温度”，模拟物质冷却过程中原子排列的优化过程，使得权重更新更加精准。 5. **前向传播和反向传播**：在每次迭代中，先进行前向传播计算预测值，然后根据实际结果和预测之间的误差进行反向传播，调整各节点之间的连接权重。 6. **错误分析与权重更新**：根据反向传播得到的梯度信息，更新神经元的权重，这个过程不断迭代直至网络性能达到预期或达到预设的最大迭代次数。 7. **测试与验证**：在训练完成后，用未见过的测试数据评估模型的泛化能力，检查分类效果是否良好。 8. **诊断和决策**：当新的故障数据输入网络，经过处理后，输出对应类别的概率，最终进行故障类别判断。
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