MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多特征分类预测（完整源码和数据）

MATLAB实现CNN-BiLSTM-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。