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- @V_shouhou6668889
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基于CNN的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架，代码有详细中文注释，准确率在90%以上）
Bacterial Blight（细菌性枯萎病）：细菌性枯萎病是由细菌引起的棉花疾病，主要受害部位是棉花的叶子和茎。Fusarium Wilt（枯萎病）：枯萎病是由一种真菌引起的棉花疾病。hf.py是对data文件夹里的原始数据进行分割训练集和测试集，生成的训练集和测试集保存在了piture文件夹（如果运行hf.py,需要重新删除piture文件夹）（为减小视频时长，epoch为30，准确率在85
变压器故障诊断数据集（油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数356组，故障类型7种（含正常） ）
油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数357组，故障类型7种（含正常）将原始数据、打标签代码、 代码运行后带标签的数据放在了压缩包。对七种类型进行打标签。
柑橘病害数据集（四类图像分类，没有打yolo标签）
文件夹） 文件夹2.3.fresh（） 文件夹）文件夹。
添加注意力机制下的transformer模型，实现轴承故障诊断（Python程序，有非常详细的代码注释，无需修改数据集路径，解压缩后可以直接运行，平均准确率在99.479%以上）
使用凯斯西储大学轴承数据集，一共有4种（0hp/1hp/2hp/3hp）负载下采集的数据，每种负载下有10种 故障状态：三种不同尺寸下的内圈故障、三种不同尺寸下的外圈故障、三种不同尺寸下的滚动体故障和一种正常状态。data文件夹装的是原始数据和经process_data.py处理后的数据样本，每个样本长度为1024，并将样本分为训练集、验证集和测试集。4.效果，平均准确率在99.479%以上，这里
变压器故障诊断数据集（油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数356组，故障类型7种（含正常） ）
油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数357组，故障类型7种（含正常）将原始数据、打标签代码、 代码运行后带标签的数据放在了压缩包。对七种类型进行打标签。
到底了