Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测（含完整的程序，GUI设计和代码...

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现一种基于格拉姆角场（GAF）、双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）和多头注意力机制（MATT）的图像分类模型。该项目涵盖了从环境准备、数据预处理、模型设计与训练到结果展示和实时预测等多个阶段。文章详细描述了各个步骤的具体实现方法，包括GAF转换、PCNN特征提取、多头注意力机制、模型训练与优化、GUI设计等内容。同时，文中还讨论了模型的部署和应用，提供了多个应用场景和未来的改进方向。 适合人群：具备MATLAB基础和图像处理经验的研究人员、工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效、准确的图像分类任务，特别是涉及时间序列数据转换为图像的场景。如医学影像分析、遥感图像分类、交通监控、自动驾驶、工业缺陷检测等。 其他说明：项目提供了详细的代码示例和图形用户界面（GUI）设计，便于理解和应用。此外，文中还讨论了模型的优化技巧和未来的扩展方向，为进一步的研究提供了宝贵的参考。