分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别

分类效果

基本介绍

1.Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别；
马尔可夫转移场将一维信号转换为二维特征图，而CNN可以对这些特征图进行自适应的特征提取和分类，融合多头注意力机制有效把握提取特征的贡献程度，实现了故障的准确分类。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。
2.数据输入120个特征，输出8个类别，三个主程序，依次运行；
3.可视化展示分类准确率；
4.运行环境matlab2023b及以上。

MTF-CNN-Mutilhead-Attention是一个深度学习模型，结合了马尔可夫转移场、卷积网络和多头注意力机制来进行多特征分类预测。

MTF（Markov Transfer Field）马尔可夫转移场：这是一种描述马尔可夫过程中状态转移的模型。在多特征分类预测中，MTF可以用来建模特征之间的转移关系，从而捕捉到特征之间的相关性。通过建模这种关系，MTF可以提供更好的特征表示，有助于提高分类性能。

CNN（Convolutional Neural Network）卷积网络：CNN是一种用于图像处理和模式识别的深度学习模型。在多特征分类预测中，CNN可以用于提取输入数据中的特征。通过卷积层和池化层的组合，CNN能够自动学习特征的空间层次结构，并且具有平移不变性的特点。

Multihead Attention 多头注意力机制：注意力机制是一种用于在序列数据中学习对不同位置的关注程度的模型。多头注意力机制扩展了传统的注意力机制，允许模型在不同的注意力头上学习不同的关注权重。在多特征分类预测中，多头注意力机制可以用于对不同特征之间的关联进行建模，从而提高分类性能。

综合以上三个部分，MTF-CNN-Mutilhead-Attention模型可以从输入的多特征数据中提取有用的特征表示，并使用多头注意力机制捕捉特征之间的关联性。最后，使用这些特征进行分类预测任务，例如图像分类、语音识别等。这种模型结合了不同的深度学习技术，可以提高分类任务的准确性和泛化能力。

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。贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型可以更好地处理多变量时间序列数据的复杂性。它可以自动搜索最优超参数配置，并通过卷积神经网络提取局部特征，利用LSTM网络建模序列中的长期依赖关系，并借助多头注意力机制捕捉变量之间的关联性，从而提高时间序列预测的准确性和性能。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别。

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%% 生成数据
    % 从data中获取当前样本数据
    featureData = data(sampleIdx, 1:end - 1);

    X = featureData;
    m = length(X);
     
    % 将数据归一化到[0, 1]
    X_normalized = (X - min(X)) / (max(X) - min(X));
     
    %% 构造转移矩阵W
    numDataPoints = length(X);
     
    % 分成Q个分位箱（按照个数），从小往大：1、2、3、4
    Q = 4;
     
    % 将每个元素映射到分位箱1、2、3、4，
    X_Q = ones(1, numDataPoints);
    threshold = 0;
     
    % 初始化阈值
    thresholds = ones(1, Q + 1);
    for i = 2 : Q + 1
        
        % 循环计算小于当前阈值的数据个数，达到阈值时跳出循环
        while sum(X_normalized < threshold) < numDataPoints * (i - 1) / Q
            threshold = threshold + 0.0001;
        end
        
        % 记录每一个分位箱的阈值
        thresholds(i) = threshold;
        
        % 将原始数据向量变成对应的分位箱次序向量
        X_Q(find(X_normalized < thresholds(i) & X_normalized > thresholds(i - 1))) = i - 1;
    end
     
    %% 计算马尔可夫矩阵
    % 初始化各状态转移计数
    sum_11 = 0; sum_12 = 0; sum_13 = 0; sum_14 = 0;
    sum_21 = 0; sum_22 = 0; sum_23 = 0; sum_24 = 0;
    sum_31 = 0; sum_32 = 0; sum_33 = 0; sum_34 = 0;
    sum_41 = 0; sum_42 = 0; sum_43 = 0; sum_44 = 0;
for i = 1:numImages
    imageFileName = sortedImageFiles(i).name;
    imagePath = fullfile(inputFolder, imageFileName);
    
    % 读取图像
    img = imread(imagePath);
    
    % 调整图像尺寸    
%% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...            % 使用Adam优化器
    'MiniBatchSize', 15, ...                     % 每个迭代的迷你批次大小
    'MaxEpochs', 5, ...                          % 最大训练迭代次数
    'InitialLearnRate', 0.001, ...               % 初始学习率
    'Shuffle', 'every-epoch', ...                % 每个迭代都对数据进行洗牌
    'Verbose', false, ...                        % 不显示训练过程中的详细输出
    'Plots', 'training-progress');               % 显示训练进度图

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501