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）和自适应注意力机制（SAM-Attention）的柴油机故障诊断的示例Matlab代码：

matlab

% 设置参数
inputSize = [32 32 3]; % 输入图像尺寸
numClasses = 10; % 类别数
numFilters = 32; % 卷积核数量
filterSize = 3; % 卷积核尺寸
sequenceLength = 10; % 序列长度
hiddenSize = 64; % GRU隐藏层大小
attentionSize = 64; % 注意力层大小

% 构建CNN-GRU-SAM模型
layers = [
imageInputLayer(inputSize)
convolution2dLayer(filterSize, numFilters, ‘Padding’, ‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, ‘Stride’, 2)
convolution2dLayer(filterSize, numFilters2, ‘Padding’, ‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, ‘Stride’, 2)
convolution2dLayer(filterSize, numFilters4, ‘Padding’, ‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, ‘Stride’, 2)
recurrentLayer(hiddenSize, ‘OutputMode’, ‘sequence’)
attentionLayer(attentionSize)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];

% 数据准备
% 这里假设你有柴油机故障数据集，包括图像和标签
% 假设训练集为 trainImages、trainLabels，测试集为 testImages、testLabels

% 数据增强
augmentedTrainImages = augmentedImageDatastore(inputSize, trainImages, ‘ColorPreprocessing’, ‘gray2rgb’);
augmentedTestImages = augmentedImageDatastore(inputSize, testImages, ‘ColorPreprocessing’, ‘gray2rgb’);

% 训练模型
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘ExecutionEnvironment’, ‘gpu’, …
‘MaxEpochs’, 10, …
‘MiniBatchSize’, 64, …
‘Plots’, ‘training-progress’);

model = trainNetwork(augmentedTrainImages, trainLabels, layers, options);

% 预测
predictedLabels = classify(model, augmentedTestImages);

% 评估模型
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp(['准确率: ’ num2str(accuracy)]);
请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据你的数据集和任务进行适当的调整和优化。另外，确保你已经安装了Matlab的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）和相关依赖包。

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