基于注意力机制卷积神经网络结合门控单元CNN-GRU-SAM-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码

以下是一个基于注意力机制卷积神经网络结合门控单元CNN-GRU-SAM-Attention的柴油机故障诊断的简化示例代码。请注意，这只是一个示例，并且可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的修改和调整。

matlab
复制
% 导入所需的库和函数
addpath(‘CNN_function_directory’);
addpath(‘GRU_function_directory’);
addpath(‘Attention_function_directory’);

% 步骤1: 准备数据
% 假设有一个训练集(train_data, train_labels)和测试集(test_data, test_labels)
% train_data和test_data是输入数据，train_labels和test_labels是对应的故障标签

% 步骤2: 数据预处理
% 对输入数据进行必要的预处理，例如归一化、标准化等

% 步骤3: 定义模型参数
input_size = size(train_data); % 输入数据的大小
num_classes = max(train_labels); % 故障类别数

% CNN参数
num_filters = 32; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核大小

% GRU参数
hidden_size = 64; % 隐层大小

% Attention参数
attention_size = 32; % 注意力大小

% 步骤4: 定义模型架构
model = [
imageInputLayer(input_size) % 输入层

convolution2dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 'same') % 卷积层
batchNormalizationLayer % 批归一化层
reluLayer % ReLU激活层

maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层

gruLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'last') % GRU层
fullyConnectedLayer(num_classes) % 全连接层
softmaxLayer % softmax层
classificationLayer % 分类层
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

];

% 步骤5: 模型训练
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘MaxEpochs’, 10, …
‘MiniBatchSize’, 32, …
‘ValidationData’, {test_data, test_labels}, …
‘Plots’, ‘training-progress’);

trained_model = trainNetwork(train_data, train_labels, model, options);

% 步骤6: 模型评估
predicted_labels = classify(trained_model, test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

% 输出准确率
fprintf(‘准确率: %.2f%%\n’, accuracy * 100);
请注意，上述代码只是一个简化的示例，可能需要根据您的实际数据和问题进行适当的修改和调整。您需要根据具体情况导入或实现CNN、GRU和Attention相关的函数，并根据需要调整模型的架构和参数。此外，还需要根据您的数据格式和标签类型进行适当的数据预处理和评估指标计算。