适用平台：Matlab2023版及以上
参考文献一：哈尔滨工业大学博士论文《面向低亮度抓取目标的机器人视觉定位方法研究》
参考文献三：中文顶级EI期刊《中国电机工程学报》文献：《基于麻雀算法和深度极限学习机的NOx预测研究》中的麻雀搜索法。
Science Technology
往期推文介绍可知，预训模型+迁移学习的写作模式是当前发文的主流。本程序结合上述3篇文献，并对其进行多重改进创新！！！提出基于MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序，改进点超多！创新点十足！足够支撑一篇高水平学术论文。
故障识别模型采用目标检测算法中的DarkNet19模型+迁移学习作为故障识别模型框架,在此基础上进行改进，增加GRU和多头自注意力机制（Multihead Self-Attention，MSA）提高模型的特征抓取能力；
数据预处理方面参考文献二，利用马尔可夫场将一维波形转化为图像；
针对DarkNet19-GRU-MSA模型中的超参数，采用自适应t分布和莱维飞行改进的麻雀搜索法进行优化TLSSA，即提出MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA故障识别模型。
改进麻雀搜索法优化+改进DarkNet19+GRU+多头注意力机制+迁移学习故障识别程序： MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序，
文献一解读
而YOLOv2就是由 19 个卷积层、5 个最大池化层、1 个平均 池化层和归一化指数函数输出层组成的 DarkNet19模型，兼顾运算速度和精度，同样适用在故障识别领域，在故障识别领域目前还没人这么做！
稀疏连接:DarkNet19 网络的卷积层中，各神经元间的连接方式采用的是稀疏连接，这种连接方式不仅能使网络参数量大幅度降低，而且可以避免网络在对图像进行处理的过程中发生过拟合现象。 权值共享:DarkNet19网络还利用卷积神经网络的权值共享特点，在卷积操作中减少了大量不必要的网络参数运算，从而有效提升了卷积层的计算效率。
加速收敛:DarkNet19网络的卷积层的最大特点是在卷积操作后，采用了“批量标准化”来提高模型在训练过程中的稳定性，并加速收敛。“批量标准化”的采用，使得网络可以用更大的学习率进行更稳定的梯度传播，同时，网络的泛化能力也得到了提高。
文献二解读
文献二创新点：这篇文献的创新点在于马尔可夫场（MTF）与卷积神经网络（CNN）相结合，融入多头注意力机制，实现故障分类。MTF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。
文献三解读
MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序
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马尔可夫场图像。 使用预训练的DarkNet19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DarkNet19模型冻结一部分可用的层。 对其输出层进行改进，增加门控循环单元网络GRU和多头自注意力机制MSA层，重新训练这些层以适应新的分类任务，本文模型结构如下图所示。
7大创新点：
7、Levy飞行策略本：文将Levy飞行应用于麻雀的位置更新中，在算法进行更新后再进行一次Levy飞行更新个体位置，可以实现跳出局部最优解，扩大搜索能力的效果。
完整代码：https://mbd.pub/o/bread/ZZ2amZtr
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