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基于格拉姆角场(GASF)和改进AlexNet结合多头注意力机制的迁移学习故障识别程序
参考文献一：中文顶级EI期刊《中国电机工程学报》2024年2月29日网络首发文献：《基于GoogleNet与迁移学习的质子交换膜燃料电池集成系统故障诊断》，这篇文章前几天刚上知网，由此可见，迁移学习可以作为各个研究方向的一大创新点。随着更多大型网络的更新，迁移学习也为你的论文带来了无限的可能性。
参考文献二：中文顶级EI期刊《电网技术》文献：《基于格拉姆角差场和卷积神经网络的宽频振荡分类方法》具体创新点大家可以点击查看，此处不再赘述。
本程序参考上述2篇文献，并对其进行多重改进，提出基于格拉姆角场(GASF)和AlexNet结合多头注意力机制的迁移学习故障识别程序： GASF-AlexNet-SMA迁移学习故障识别程序，收敛速度极快,创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文。
①研究对象建模：首先搭建燃料电池集成系统仿真模型； ②数据采集：通过改变集成系统各个部件参数获得正常（类别1）、冷却系统故障（类别2）、氢气供给系统故障（类别3）、空气供给系统故障（类别4）和水淹故障（类别6）共 5 种状态的输出特征数据； ③预训练模型：采用迁移学习将预训练模型的特征提取部分参数提取并保存至GoogLeNet中。 ④模型迁移：修改其中全链接层和输出层 的参数并对故障特征图像进行训练。 ⑤模型测试：利用训练好的GoogLeNet模型对2000组故障特征图像进行分类。将所提方法与 其它深度学习方法进行对比，检验所提方法的分类准确性和鲁棒性。
GASF-AlexNet-SMA迁移学习故障识别程序
迁移学习就像是将已经学会的知识或技能应用到新的情境或任务中。想象一下，你学会了开车，然后你要学骑摩托车，虽然两者不完全相同，但你之前学到的一些技能（比如观察交通规则、控制车速）在学习骑摩托车时也能帮助你。
仅需原始故障波形数据，即可根据波形数据，将一维序列转化为二维格拉姆求和场图像。 使用预训练的AlexNet模型作为起点，利用新的故障识别数据集上进行模型微调。针对不同的研究课题，故障类别也不相同，因此需要对预训练的AlexNet模型冻结一部分可用的层。 对其输出层进行改进，增加多头自注意力机制（Multihead Self-Attention，MSA）层，重新训练这些层以适应新的分类任务，本文模型如下图所示。
6大创新点：
完整代码：https://mbd.pub/o/bread/ZZyalJlq
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