【故障诊断】矮猫鼬算法优化双向时间卷积神经网络DMOA-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5056期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-07-13 20:28:14 首次发布
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【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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07-13 922
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 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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
11-15 287
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】
SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-28 1198
SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测
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
03-25 1330
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】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-01 1034
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！
【故障诊断】矮猫鼬算法优化双向时间卷积神经网络DMOA-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5056期】.zip
最新发布
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】侏儒猫鼬算法优化双向时间卷积神经网络DMO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5124期】.zip
07-16
智能优化算法优化BiTCN双向时间卷积神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BiTCN 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BiTCN 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BiTCN ...
【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 1028
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
11-24 1225
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。
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.
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
优化算法--非洲秃鹰优化算法
02-12
受非洲秃鹰生活方式的启发，提出了一种新的元启发式算法。该算法被命名为非洲秃鹰优化算法（AVOA），模拟非洲秃鹰的觅食和导航行为。
【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
02-16 970
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-秃鹰优化算法（BES）（附源码）
w971656545的博客
09-02 804
‌，它是一种基于自然界中秃鹰觅食行为启发的优化算法，旨在解决优化问题。该算法模仿了秃鹰在寻找猎物时的策略，结合了随机搜索和逐步优化的特点，以有效地搜索和收敛到最优解为目标。BES算法可以分为三个部分：选择搜索空间、在选择的搜索空间内搜索和俯冲。BES算法因其独特的搜索策略和全局寻优能力，适用于解决非线性、非凸等复杂优化问题。此外，该算法不仅在理论上具有优势，还提供了MATLAB和Python等编程语言的实现代码，便于研究人员和应用开发者在实际问题中应用和验证其有效性‌。
基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法
心升明月的博客
06-19 2522
针对秃鹰搜索算法求解精度低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题，提出一种基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法。首先，在选择搜索空间阶段引入正弦混沌映射更新秃鹰群位置，增加随机性，优化全局搜索能力；其次，在俯冲捕获猎物阶段加入指数自适应，平衡了全局搜索和局部搜索，同时加快收敛速度；最后，对更新后的最优秃鹰位置使用反向学习策略，提高跳出局部最优的可能性。选取12个测试函数对算法的性能进行了测试，结果表明本文改进的秃鹰搜索算法具有更优的求解精度和收敛速度。...
智能优化算法：秃鹰搜索算法 -附代码
Jack旭的博客
02-09 9566
智能优化算法：秃鹰搜索算法 文章目录智能优化算法：秃鹰搜索算法1.算法原理1.1 选择搜索空间1.2 搜索空间猎物 (探索)1.3 俯冲捕获猎物 (利用)2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：秃鹰搜索 (bald eagle search,BES) 优化是马来西亚学者Alsattar 于2020年提出的一种新型元启发式算法, 该算法具有较强的全局搜索能力, 能够有效地解决各类复杂数值优化问题的优点。 1.算法原理 秃鹰遍布于北美洲地区, 飞行中视力敏锐, 观察能力优秀. 以捕食鲑鱼为例, 秃鹰
【智能算法】秃鹰搜索算法（BES）原理及实现
Logic_9527的博客
03-25 1759
Pmean（t）表示秃鹰之前搜索结束后所有秃鹰个体的平均分布位置，Pi(t）表示第 i只秃鹰的搜索位置，称作领导者；t是当前迭代次数，参数 α∈［1.5，2］是控制秃鹰搜索位置的参数，参数 α 设置为 2；其中，x（i）与 y（i）表示极坐标中秃鹰的位置，取值范围均为（-1，1）；秃鹰个体在完成选择目标搜索空间后，会在该搜索空间中对猎物进行“螺旋式”搜索，并向不同的方向飞行移动以加速搜索进程。秃鹰在搜索空间锁定目标猎物后，从最佳位置快速飞行至目标猎物位置，与此同时所有的秃鹰个体也会朝着最佳位置飞行移动。
【单目标优化求解】基于matlab秃鹰算法（BES）求解最优目标问题【含Matlab源码 1546期】
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11-28 1900
获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源： 【单目标优化求解】基于matlab秃鹰算法（BES）求解最优目标问题【含Matlab源码 1546期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2： 付费专栏优化求解（Matlab）备注： 点击上面蓝色字体付费专栏优化求解（Matlab），扫描上面二维码，付费299.9元订阅海神之光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可免费获得5份本博客上传优快云资源代码（有效期为订阅日起，三天内有效）； 点击优快云资源下载链接：5份本博客上传优快云资源代码1 秃
结合矮猫鼬算法优化的双向时间卷积神经网络（BiTCN），如何在MATLAB中实现高效的轴承故障诊断？
11-12
针对这一技术问题，通过《矮猫鼬算法优化BiTCN轴承故障诊断MATLAB源码》这一资源，您将掌握如何应用最新的智能优化算法和深度学习模型在MATLAB中进行轴承故障诊断。该源码将矮猫鼬算法（DMOA）与双向时间卷积神经网络（BiTCN）相结合，为解决故障诊断提供了一种新颖的方法。以下为工作流程和原理的详细说明： 参考资源链接：[矮猫鼬算法优化BiTCN轴承故障诊断MATLAB源码](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5xm8o183ys?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，矮猫鼬算法（DMOA）被用于优化BiTCN的网络结构，以获得最佳的故障诊断性能。矮猫鼬算法是一种群体智能优化策略，它通过模拟自然界中矮猫鼬群体的捕食行为来迭代搜索最优解。在这个过程中，矮猫鼬算法将不断地调整和优化BiTCN网络的权重和参数，以减少模型的预测误差，提高故障识别的准确性。 其次，BiTCN网络作为一种深度学习模型，它能够处理和学习时间序列数据，这对于轴承故障的时序特征分析尤为重要。BiTCN通过引入时间卷积结构，使得网络能够捕捉到数据中的时间依赖性和局部特征，而双向学习机制使得网络能够从序列的前后双向获取信息，进一步提升了对故障模式的识别能力。 在MATLAB环境中，整个故障诊断的过程包括数据的预处理、网络的训练和测试，以及故障预测的输出。您需要准备轴承的振动数据，并根据源码中的说明进行相应的数据格式转换和归一化处理。之后，运行主函数Main.m，并根据算法流程进行网络的训练和优化。 随着迭代次数的增加，矮猫鼬算法不断寻找更优的网络参数，直至满足设定的收敛条件。此时，BiTCN模型已经通过优化算法调整到最佳状态，可以对轴承数据进行准确的故障诊断。 结合上述步骤，您可以利用MATLAB编程实现一个高效的故障诊断系统，该系统不仅能够准确地预测轴承故障，还能够通过矮猫鼬算法的优化，达到比传统方法更高的诊断精度和效率。对于想要深入学习故障诊断技术、智能优化算法、以及MATLAB编程的用户，这份资源提供了一个宝贵的实践平台，建议您深入研究并尝试定制和扩展该源码。 参考资源链接：[矮猫鼬算法优化BiTCN轴承故障诊断MATLAB源码](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5xm8o183ys?spm=1055.2569.3001.10343)
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