SCI一区 | Matlab实现ST-CNN-MATT基于S变换时频图和卷积网络融合多头自注意力机制的故障多特征分类预测

效果一览

基本介绍

1.【SCI一区级】Matlab实现ST-CNN-MATT基于S变换时频图和卷积网络(CNN)融合多头自注意力机制的故障多特征分类预测。
2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代图，混淆矩阵图。
3.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行。
4.输出指标包括优化参数、精确度、召回率、精确率、F1分数。

ST-CNN-MATT是一种故障多特征分类预测方法，它结合了S变换时频图、卷积神经网络（CNN）和多头自注意力机制（MATT）。

故障多特征分类预测是指通过对故障信号进行特征提取和分类，来预测故障的类型或状态。ST-CNN-MATT方法通过以下步骤实现：

S变换时频图：首先，将故障信号进行S变换，将其转换为时频图。S变换是一种将信号从时域转换到时频域的方法，它能够反映信号在时间和频率上的变化。广义S变换时频图是一种数学模型，用于表示随机变量之间的依赖关系。揭示时间序列的混沌性、平稳性和固有的相似性，挖掘故障波形的隐含特征，实现故障特征的增强。

特征提取：使用CNN对S变换时频图进行特征提取。CNN是一种深度学习模型，通过卷积和池化操作可以有效地提取图像或时频图的特征。CNN可以学习到不同频率和时间尺度上的特征。

多头自注意力机制：为了捕捉时频图中不同位置之间的依赖关系，ST-CNN-MSA引入了多头自注意力机制。自注意力机制是一种能够学习序列或图像中不同位置之间关系的注意力机制。多头自注意力机制可以学习到不同的关注点和依赖关系。

特征融合和分类：将CNN提取的特征和多头自注意力机制学习到的特征进行融合，得到最终的特征表示。然后，使用分类器对特征进行分类预测，识别出故障的类型或状态。

ST-CNN-MSA方法通过结合S变换时频图、CNN和多头自注意力机制，能够充分利用信号的时频信息和空间关系，提高故障多特征分类预测的准确性和鲁棒性。这种方法在故障诊断和预测领域具有一定的应用价值。
注意力机制：注意力机制在多特征分类预测中起到关键作用。它可以学习数据中不同特征的重要性权重，以便更有效地融合多个特征表示。注意力机制可以使模型自动关注对分类任务更有贡献的特征，并降低对无关或冗余特征的依赖。

多特征分类预测：在得到融合后的特征表示之后，通常会使用分类器（如全连接层）进行最终的分类预测。分类器可以将模型的输出映射为表示不同类别概率的向量，从而进行分类预测。

数据集格式：

注：程序和数据放在一个文件夹

模型描述

多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点，从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中，多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模，并从中提取有用的特征。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现ST-CNN-MATT基于S变换时频图和卷积网络融合多头自注意力机制的故障多特征分类预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
rng(0)                  % 使训练集、和测试集的随机划分与适应度函数一致%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
Numfeatures = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229