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【小波+图注意力】基于小波时频编码和图注意力交叉融合的电力系统事件鲁棒分类(Python)

本文提出了一种融合小波变换、图注意力网络和交叉注意力机制的混合模型(Wavelet-GAT-MCA),用于智能电网在强噪声环境下的鲁棒故障分类。该模型通过连续小波变换和格拉姆角场将PMU时序信号转换为图像表示,利用图注意力网络捕捉电网拓扑结构特征,并结合交叉注意力机制融合时空特征。实验在IEEE39节点系统上进行,结果表明所提模型在20-40dB噪声环境下相比传统方法准确率提升显著,特别是在20d

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#分类#python#数据挖掘
希尔伯特(Hilbert)包络解调故障诊断-基于paderborn轴承数据集(MATLAB)

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#matlab#开发语言#人工智能 +3
当大语言模型学会诊断:基于ChatGLM2-6B提示微调的机械故障智能诊断

本文提出了一种基于大语言模型(LLM)的机械故障诊断新方法。通过将传统振动信号特征(24维时频域特征)转换为自然语言描述,并微调ChatGLM2-6B模型进行故障分类,实现了诊断过程的可解释性。该方法采用LoRA技术高效微调,仅需训练约600万参数,在保持模型原有语言理解能力的同时,将数值分类问题转化为文本分类任务。实验结果表明,该方法既能利用大模型的语义推理能力,又解决了传统方法特征提取依赖人工

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#语言模型#人工智能#机器学习 +4
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