Ta上传的资源 (0)

这篇文章提供了一个基于Matlab编写的深度学习CNN程序代码，通过详细的注解，能够轻松阅读和调试代码。除此之外，还包含了相应的故障数据集，用户可以直接下载并运行，也可以根据自己的需求替换为其他数据集。针对网络结构的参数调试，读者可以获得更好的结果。

故障诊断，时域特征提取，包含有量纲参数和无量纲参数，一共17个特征参数值；频域特征提取，一共3个特征参数值；时频域特征提取，一共18个特征参数值；所有MATLAB程序代码均有详细注解说明，直接代入原始数据运行即可得到结果。

本文提供了内部Matlab程序代码，包含详细注解说明。附带原始数据和经过数据样本增强运算后的结果。适合初学者学习使用，程序简单易读，注解详细。希望通过这份指南，读者能深入了解机器学习在故障诊断中的应用，掌握数据样本增强的技术。

这篇文章介绍了如何使用Python编程语言实现tsne降维技术，并生成直观的可视化结果。通过直接运行程序，您可以得到降维后的数据在二维平面上的可视化效果。代码中有详细的注解说明，帮助您理解每个步骤的目的和实现方法。此外，文章还提供了一些带有降维可视化效果的图片。通过阅读本文，您将学习到如何使用tsn