马尔可夫转移场卷积神经网络是在传统卷积神经网络的基础上,引入了马尔可夫随机场模型来捕捉特征之间的相关性。这种方法能够更好地提取特征并增强模型的学习能力。而多头注意力机制则可以进一步增强模型对关键特征的关注,提高故障诊断的准确性。
下面是一个基于MATLAB的MTF-CNN结合多头注意力机制实现多特征故障识别的示例代码:
matlab
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% 导入数据集
load(‘fault_data.mat’);
% 定义MTF-CNN网络结构
layers = [
imageInputLayer([64 64 1])
convolution2dLayer(3,32,‘Padding’,‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,‘Stride’,2)
convolution2dLayer(3,64,‘Padding’,‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,‘Stride’,2)
convolution2dLayer(3,128,‘Padding’,‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,‘Stride’,2)
fullyConnectedLayer(128)
multiheadAttentionLayer(16,128)
fullyConnectedLayer(num_classes)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘MaxEpochs’,50, …
‘MiniBatchSize’,64, …
‘Verbose’,false, …
‘Plots’,‘training-progress’);
% 训练网络
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);
% 评估网络性能
y_pred = classify(net, X_test);
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
disp(['测试集准确率: ', num2str(accuracy*100), ‘%’]);
这个代码主要包括以下步骤:
导入故障数据集,包括训练集和测试集。
定义MTF-CNN网络结构,包括卷积层、批量归一化层、激活层、池化层、全连接层以及多头注意力机制层。
设置训练选项,包括优化算法、最大迭代次数、mini-batch大小等。
使用训练数据对网络进行训练。
利用测试数据评估网络的故障识别准确率。
在该网络结构中,多头注意力机制层可以帮助模型更好地关注关键的特征,从而提高故障诊断的准确性。同时,马尔可夫转移场卷积层可以捕捉特征之间的相关性,进一步增强网络的表达能力。