1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是In...

前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，先经过数据预解决启动数据集的制造和加载，最后经过Pytorch成功K，NN，GCN模型对缺点数据的分类，1.关系网络引见1.1图卷积神经网络，GCN，论文...

1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文，咱们把源码和数据集制造启动了提升，繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码，Informer在原始向量上不止参与了Trans...

前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压...

本期推出联合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态缺点诊断翻新模型，适宜各种缺点诊断畛域、电能品质扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类义务，翻新模型还未宣布！！！有小论文、毕业论文需求的...

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