【免费】基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)的数据分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型程序内注释详细，直接替

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卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）是深度学习领域中的两种重要技术，常用于处理序列数据和图像数据。本项目结合两者，构建了一个适用于多特征输入和单输出的数据分类预测模型，既能够利用CNN提取特征，又能通过GRU处理时序信息，适用于二分类和多分类问题。 1. 卷积神经网络（CNN） CNN是一种在图像识别和计算机视觉任务中表现出色的网络结构。它通过卷积层、池化层和全连接层等构建，能够自动学习并提取图像或其他高维数据的局部特征。在本项目中，CNN被用来处理多特征输入，通过卷积操作捕捉特征，然后通过池化操作降低维度，保留关键信息。 2. 门控循环单元（GRU） GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，解决了传统RNN的梯度消失和爆炸问题。GRU包含重置门和更新门，允许网络在处理序列数据时更好地记忆长期依赖。在本模型中，GRU接收来自CNN的特征，利用其时间序列处理能力，对序列数据进行建模，进一步提高分类性能。 3. 数据预处理 "数据集.xlsx"文件很可能是项目中使用的原始数据集，可能包含了多个特征列和一个目标输出列。在模型训练前，通常需要对数据进行预处理，如归一化、填充缺失值、编码分类变量等，以适应模型的输入要求。 4. 模型训练与优化程序包括"PSO.m"（粒子群优化算法）、"main.m"（主程序）、"initialization.m"（初始化函数）和"fical.m"（可能为损失函数或评估指标计算函数）。这些代码段可能涉及模型的训练流程，如模型初始化、参数优化（可能使用了粒子群优化算法PSO）、损失函数计算、反向传播以及模型的迭代优化。 5. 图形可视化程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。分类效果图展示模型预测结果，迭代优化图反映了模型训练过程中的损失变化，而混淆矩阵图则提供了分类性能的详细分析，包括真阳性、真阴性、假阳性、假阴性等指标，帮助我们理解模型的优缺点。 6. 应用场景这种结合了CNN和GRU的模型可以应用于各种领域，如自然语言处理（NLP）、语音识别、视频分析、股票市场预测等，任何需要处理具有时间和空间信息的多特征数据的任务都可能受益于这种架构。这个项目提供了一个灵活且强大的框架，用于处理具有复杂时空特性的数据分类问题。通过注释详尽的代码，开发者可以直接替换数据并进行实验，这对于初学者和研究者来说，是一个很好的学习和实践深度学习模型的平台。

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收起资源包目录

5 CNN-GRU分类.zip （5个子文件）

fical.m 359B

initialization.m 450B

main.m 2KB

数据集.xlsx 73KB

PSO.m 2KB

function [gbest,g,Convergence_curve]=PSO(N,T,lb,ub,dim,fobj) %% 定义粒子群算法参数 % N 种群 T 迭代次数 %% 随机初始化种群 D=dim; %粒子维数 c1=1.5; %学习因子1 c2=1.5; %学习因子2 w=0.8; %惯性权重 Xmax=ub; %位置最大值 Xmin=lb; %位置最小值 Vmax=ub; %速度最大值 Vmin=lb; %速度最小值 %% %%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体（限定位置和速度）%%%%%%%%%%%%%%%% x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin; v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin; %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%% p=x; pbest=ones(N,1); for i=1:N pbest(i)=fobj(x(i,:)); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%% g=ones(1,D); gbest=inf; for i=1:N if(pbest(i)<gbest) g=p(i,:); gbest=pbest(i); end end %%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%% for i=1:T disp(['第',num2str(i),'次迭代']) for j=1:N %%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%% if (fobj(x(j,:))) <pbest(j) p(j,:)=x(j,:); pbest(j)=fobj(x(j,:)); end %%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%% if(pbest(j)<gbest) g=p(j,:); gbest=pbest(j); end %%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))... +c2*rand*(g-x(j,:)); x(j,:)=x(j,:)+v(j,:); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if length(Vmax)==1 for ii=1:D if (v(j,ii)>Vmax) | (v(j,ii)< Vmin) v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin; end if (x(j,ii)>Xmax) | (x(j,ii)< Xmin) x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin; end end else for ii=1:D if (v(j,ii)>Vmax(ii)) | (v(j,ii)< Vmin(ii)) v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii); end if (x(j,ii)>Xmax(ii)) | (x(j,ii)< Xmin(ii)) x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii); end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%记录历代全局最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Convergence_curve(i)=gbest;%记录训练集的适应度值 g(2)=round(g(2)); end

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