CNN-LSTM-SAM-Attention分类 ,基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM-Attention)的数据分类预测多变量输入单输入 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上可实现二分类和多分类。 多输入单输出 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图如下所示 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白在数据分类预测的领域里融合多种强大的神经网络技术能够带来令人惊喜的效果。今天咱们就来讲讲基于卷积神经网络(CNN) - 长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM - Attention)的数据分类预测而且还是多变量输入单输入哦这对于新手小白来说是个上手深度学习项目的好机会呢。一、运行环境这里要注意啦运行咱们这个程序MATLAB版本得是2020b及其以上。为啥选MATLAB呢它的神经网络工具箱用起来很方便对于还在摸索深度学习的小伙伴比较友好。二、代码结构与注释咱这个程序代码中文注释那叫一个清晰质量极高完全不用担心看不懂。下面咱就挑关键部分讲讲。一数据读取部分% 读取Excel数据 data readtable(your_dataset.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵 numericData table2array(data); % 划分输入特征和输出标签 inputFeatures numericData(:, 1:end - 1); outputLabels categorical(numericData(:, end));这段代码就是从Excel文件里读取数据集把表格数据转换成数值矩阵然后很清晰地划分出输入特征和输出标签。新手们注意看这里的变量命名都很直观方便理解。二构建CNN - LSTM - SAM - Attention模型% 定义CNN层 cnnLayer [ imageInputLayer([height width numChannels]) convolution2dLayer(3,16,Padding,same) reluLayer() maxPooling2dLayer(2,Stride,2) ]; % 定义LSTM层 lstmLayer [ lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer() ]; % 连接CNN和LSTM层 layers [cnnLayer lstmLayer];上面这段代码先是构建了CNN层通过卷积、激活函数和池化操作提取空间特征。然后构建LSTM层处理序列信息。最后把这两部分连接起来形成完整的网络结构。这里的层数、神经元数量等参数小伙伴们以后要是有经验了都可以根据实际情况调整。三空间注意力机制(SAM - Attention)部分function attFeature spatialAttention(inputFeature) % 计算通道维度上的均值 avgPool mean(inputFeature, 3); % 使用卷积层生成注意力图 attMap convolution2dLayer(7,1,Padding,same)(avgPool); attMap sigmoid(attMap); % 将注意力图与输入特征相乘 attFeature inputFeature.* attMap; end这段自定义函数实现了空间注意力机制。先对输入特征在通道维度求均值然后通过卷积层生成注意力图再用sigmoid函数激活最后把注意力图和输入特征相乘突出重要区域。三、可替换的神经网络LSTM可根据需要更换为BILSTM或GRU。比如说要是想换成GRU代码大概像这样修改% 把LSTM层替换为GRU层 gruLayer [ gruLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer() ]; layers [cnnLayer gruLayer];把LSTM层的代码换成GRU层的代码就行啦是不是很简单BILSTM的替换也是类似思路主要就是调整网络层结构。四、运行结果图咱们运行完程序会得到分类效果图迭代优化图混淆矩阵图。一分类效果图它能直观地展示出预测结果和真实标签的对比一眼就能看出模型预测得准不准。二迭代优化图通过这个图可以看到模型在训练过程中损失函数是怎么变化的要是曲线一直下降说明模型在不断学习进步呢。三混淆矩阵图从混淆矩阵能清楚知道各类别的预测准确率哪个类别容易被误判一目了然方便我们进一步优化模型。五、测试数据集咱们提供的测试数据集可以直接运行源程序。新手小白们拿到手按照上面说的环境要求替换下数据集直接运行就行啦特别适合用来上手实践。CNN-LSTM-SAM-Attention分类 ,基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM-Attention)的数据分类预测多变量输入单输入 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上可实现二分类和多分类。 多输入单输出 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图如下所示 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白总之这个CNN - LSTM - SAM - Attention分类项目从环境到代码到结果展示对新手都很友好大家赶紧动手试试吧说不定能在数据分类预测领域开启自己的小成就呢
CNN - LSTM - SAM - Attention 分类：新手友好的数据分类预测之旅
发布时间：2026/5/19 6:27:58
CNN-LSTM-SAM-Attention分类 ,基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM-Attention)的数据分类预测多变量输入单输入 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上可实现二分类和多分类。 多输入单输出 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图如下所示 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白在数据分类预测的领域里融合多种强大的神经网络技术能够带来令人惊喜的效果。今天咱们就来讲讲基于卷积神经网络(CNN) - 长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM - Attention)的数据分类预测而且还是多变量输入单输入哦这对于新手小白来说是个上手深度学习项目的好机会呢。一、运行环境这里要注意啦运行咱们这个程序MATLAB版本得是2020b及其以上。为啥选MATLAB呢它的神经网络工具箱用起来很方便对于还在摸索深度学习的小伙伴比较友好。二、代码结构与注释咱这个程序代码中文注释那叫一个清晰质量极高完全不用担心看不懂。下面咱就挑关键部分讲讲。一数据读取部分% 读取Excel数据 data readtable(your_dataset.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵 numericData table2array(data); % 划分输入特征和输出标签 inputFeatures numericData(:, 1:end - 1); outputLabels categorical(numericData(:, end));这段代码就是从Excel文件里读取数据集把表格数据转换成数值矩阵然后很清晰地划分出输入特征和输出标签。新手们注意看这里的变量命名都很直观方便理解。二构建CNN - LSTM - SAM - Attention模型% 定义CNN层 cnnLayer [ imageInputLayer([height width numChannels]) convolution2dLayer(3,16,Padding,same) reluLayer() maxPooling2dLayer(2,Stride,2) ]; % 定义LSTM层 lstmLayer [ lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer() ]; % 连接CNN和LSTM层 layers [cnnLayer lstmLayer];上面这段代码先是构建了CNN层通过卷积、激活函数和池化操作提取空间特征。然后构建LSTM层处理序列信息。最后把这两部分连接起来形成完整的网络结构。这里的层数、神经元数量等参数小伙伴们以后要是有经验了都可以根据实际情况调整。三空间注意力机制(SAM - Attention)部分function attFeature spatialAttention(inputFeature) % 计算通道维度上的均值 avgPool mean(inputFeature, 3); % 使用卷积层生成注意力图 attMap convolution2dLayer(7,1,Padding,same)(avgPool); attMap sigmoid(attMap); % 将注意力图与输入特征相乘 attFeature inputFeature.* attMap; end这段自定义函数实现了空间注意力机制。先对输入特征在通道维度求均值然后通过卷积层生成注意力图再用sigmoid函数激活最后把注意力图和输入特征相乘突出重要区域。三、可替换的神经网络LSTM可根据需要更换为BILSTM或GRU。比如说要是想换成GRU代码大概像这样修改% 把LSTM层替换为GRU层 gruLayer [ gruLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer() ]; layers [cnnLayer gruLayer];把LSTM层的代码换成GRU层的代码就行啦是不是很简单BILSTM的替换也是类似思路主要就是调整网络层结构。四、运行结果图咱们运行完程序会得到分类效果图迭代优化图混淆矩阵图。一分类效果图它能直观地展示出预测结果和真实标签的对比一眼就能看出模型预测得准不准。二迭代优化图通过这个图可以看到模型在训练过程中损失函数是怎么变化的要是曲线一直下降说明模型在不断学习进步呢。三混淆矩阵图从混淆矩阵能清楚知道各类别的预测准确率哪个类别容易被误判一目了然方便我们进一步优化模型。五、测试数据集咱们提供的测试数据集可以直接运行源程序。新手小白们拿到手按照上面说的环境要求替换下数据集直接运行就行啦特别适合用来上手实践。CNN-LSTM-SAM-Attention分类 ,基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合空间注意力机制(SAM-Attention)的数据分类预测多变量输入单输入 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上可实现二分类和多分类。 多输入单输出 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图如下所示 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白总之这个CNN - LSTM - SAM - Attention分类项目从环境到代码到结果展示对新手都很友好大家赶紧动手试试吧说不定能在数据分类预测领域开启自己的小成就呢
