分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别-Toy模板网

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分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类效果

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基本描述

1.Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。
2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

完整程序和数据私信博主回复Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。

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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-824417.html

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