基於深度學習的時間序列分類[含代碼]

基於深度學習的時間序列分類 引言 數據集 實驗環境搭建 實驗設計 實驗代碼 實驗結果 引言 目前，深度學習在計算機視覺和語音識別上有了非常廣泛的應用，但是在工業應用方面還沒有完善的體系，一方面缺乏數據集另一方缺乏優秀的頂級論文。在工業上的故障診斷領域，大多數據都來自於傳感器的採集，如是西儲大學軸承數據，TE化工數據集等，都是典型的時間序列，因而絕大多數問題可以抽象成時間序列分類（TSC）問題。因此

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