Python神经网络1000个案例算法汇总

【2025最新版】Python神经网络优化1000个案例算法汇总(长期更新版)

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一、轴承故障从数据处理到模型优化全流程系列

通过学习本专栏，可完成基于凯斯西储轴承故障诊断数据集的故障诊断，包含数据处理、数据特征提取、分类网络构建、网络超参数优化、改进优化算法优化网络超参数，即完成（水）一篇小（大）论文的全部内容，当然由于是通用论文，并不是研究的特别深入。其中tensorflow采用2.6.1，其他版本没试过。

1.1 数据处理与特征提取--基于连续小波时频图变换

1.2 故障分类卷积神经网络--基于VGG13+SE注意力

1.3 网络超参数优化--基于粒子群优化网络超参数

1.4 改进优化算法--基于模拟退火改进的蛇优化算法用于优化网络超参数

二、轴承故障诊断单品系列

代码即将开源，完成（一）之后，预计20250403更新，暂时不要着急

1.基于小波时频图与MLP-Mixer的轴承故障诊断

2.基于小波时频图与VisionTransformer的轴承故障诊断

3.基于融合CNN(2D-CNN与1D-CNN融合)与SVM的滚动轴承故障诊断

4.基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型

5.基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断

6.基于鲸鱼WOA优化1DCNN的轴承故障诊断

7.基于一维残差卷积自动编码器的滚动故障轴承特征提取