前几期推出了两个关于时频变换结合机器学习故障诊断的文章，如下：保姆级教程之连续小波变换-CNN，ResNet，CNN-SVM，CNN-BiGRU，CNN-LSTM的故障诊断，MATLAB代码江南大学轴承数据诊断---保姆级教程之连续小波变换-CNN，ResNet，CNN-SVM，MATLAB代码本期再推出一个：基于S变换-CNN，ResNet，CNN-SVM，CNN-LSTM的轴承诊断方法，同样使

上期发了一篇文章，五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？里边包含了大多数机器学习模型，有组合的，有单个的，且都是属于单步预测的。而单步预测和多步预测的代码在数据处理和模型构建方面略有不同。今天在这个全家桶内，再添加几种多步预测的模型。分别是：BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM、LSSVM、TCN、CNN。并以新疆光伏发电数据为例进行结果显示。之前购买过全家桶的小伙伴直接复制文末链接，重新

截止到本期，一共发了8篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下：1.终于来了！python机器学习预测全家桶2.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！3.机器学习预测全家桶-Python，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！4.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！5.Python机器

首先声明！本期内容可谓是卷王之作！本期推文直接囊括了15种数据分解方法+6种熵特征提取方法+N多种机器学习分类方法。这随便排列组合一下，可能就是一篇水刊论文了（这里仅限水刊哦！）。学会这一篇，直接玩转故障诊断！这里提示一下刚接触故障诊断的小伙伴，不要一上来就搞太高深的，本篇代码实属精品，都是比较基础的，非常适合入门！本期的推文可以直接复现很多很多期刊的主体方法（细节之处还得自己加工！），比如以下：

关于Transformer模型，其实在2023B版本的MATLAB即可实现了。今天在MATLAB预测全家桶继续更新Transformer模型，实现单/多特征输入/单/多步预测。截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了22篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共23篇！参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM

本期带来在故障诊断领域用的比较多的、且效果比较好的一个故障诊断模型---多尺度卷积神经网络MCNN(multi-scaleconvolutionalneuralnetwork)为了方便大家的学习，本期整理了MCNN相关的不同组合网络：一次性获取上述模型，获取方式移步文章末尾。MCNN:多尺度卷积神经网络是CNN的变体, 拥有比CNN更加强大的特征提取能力。MCNN使用不同尺寸的卷积核对特征...

本期文章与上一期保姆级教程之连续小波变换-CNN，ResNet，CNN-SVM，CNN-BiGRU，CNN-LSTM的故障诊断，MATLAB代码方法一致，只是将上一期的凯斯西储大学轴承数据替换为江南大学轴承数据。与上期文章一样，同样采用连续小波变换时频图作为故障特征提取的手段，并构建多种机器学习诊断方法，可以自行搭配。包含的有：CWT-CNN，CNN-SVM，CWT-ResNet，CWT-CNNB

说实话，用了这么多年的MATLAB，只要看到matlab语言就感觉亲切，至少不会发怵，感觉再难的代码也可以嚼碎了一点点理解。2. 装好python后，在MATLAB命令窗口中，使用pyenv命令检查MATLAB当前使用的Python版本，显示如下，就代表你的MATLAB可以搜索到电脑上的python了。，我认为matlab的simulink是现在任何软件都无法替代的，如果在用一些新颖的深度学习算法

在训练时，较小的步长会导致训练过程出 现局部难以收敛的情况，反之，就会导致梯度增 长过快而丢失训练细节，因此，PPO修改了最初 的PG公式，不再使用PG算法而是加入了新的目 标函数，并使用了import sampling重要采样方法， 解决了PG算法对于训练步长难以确定的缺点，提 升了训练效果和速度。在传统的策略梯度方法中，我们通过收集数据来更新我们的策略（即Actor），但更新后的策略与收集数据

本期新增内容采用了matlab自带的vmd函数，因此必须使用2020以上的MATLAB！适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。本期在VMD优化全家桶中，新增6种2024新的智能优化算法优化VMD。，作者便会不定期往此全家桶进行添加（付费一次，永久下载！至于应该选择哪种作为自己的适应度函数，大家可以看这篇文章。的小伙伴，有需要更换其他智能算法优化VMD的，后台留言。此代码用的是matl