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Attention-Based Multi-Scale Temporal Fusion Network for Uncertain Fault Diagnosis in Multimode Processes
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内容提要
本研究提出了一种基于注意力的多尺度时间融合网络，用于多模式过程中的故障诊断。该方法通过提取多尺度特征和时间注意力机制，提高了诊断准确性，实验结果表明其性能优越且模型体积小。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于注意力的多尺度时间融合网络，用于多模式过程中的故障诊断。
- 该方法通过提取多尺度上下文局部特征，提高了故障诊断的准确性。
- 时间注意力机制使模型能够聚焦于关键时刻，从而进一步提升诊断效果。
- 实验结果表明，该模型在诊断性能上表现优越，并且模型体积较小。
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