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本项目提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的卷积神经网络(CNN)结合格拉姆角场(GAF)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的混合故障诊断模型。该模型通过GAF将一维时序信号转换为二维图像，利用CNN提取深度特征，再由LSSVM进行分类预测，并通过SSA算法自动优化模型参数。实验结果表明，该混合模型在机械设备故障诊断任务中表现出较高的准确率和鲁棒性。项目构建了完整的MATLAB实现框架，包括数
