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MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多特征分类预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,格式为excel,输入多个特征,分四类; 2.多特征输入,二分类及多分类模型,程序可出分类效果图,混淆矩阵图; 3.可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2021b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元,为模型添加了通道注意力机制,该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重,针对不同的任务增强或者抑制对应的通道,以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图,总体分为三步:首先是Squeeze 压缩操作,对空间维度的特征进行压缩,保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化,并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得,空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作,它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。
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分类预测:CNN-LSTM-ATT.zip (1个子文件)
基于卷积神经网路-长短期记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测.zip 185KB
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- l188024635842024-04-16发现一个宝藏资源,赶紧冲冲冲!支持大佬~
- 2301_768927552024-03-27感谢大佬分享的资源,对我启发很大,给了我新的灵感。
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