做网站的边框素材,瓷砖网络推广培训,什么情况下需要建设网站,怎么样做网站代资源下载#xff1a; https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466499
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Matlab SVM支持向量机分类算法
Matlab RF随机森林分类算法
Matlab RBF径向基神经网络分类算法
Ma… 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466499
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Matlab SVM支持向量机分类算法
Matlab RF随机森林分类算法
Matlab RBF径向基神经网络分类算法
Matlab PSO-BP 基于粒子群算法优化BP神经网络的分类算法
Matlab LSTM长短期记忆神经网络分类算法
Matlab GA-BP 基于遗传算法优化BP神经网络的分类算法
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Matlab CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型
一概述 CNN-LSTM神经网络模型是一种结合了卷积神经网络Convolutional Neural NetworkCNN和长短期记忆网络Long Short-Term MemoryLSTM的混合模型。这种模型常用于处理序列数据如文本、语音和时间序列数据等。 CNN-LSTM模型的基本结构是将CNN用于提取输入数据的局部特征然后将这些特征序列输入到LSTM中进行序列建模和预测。CNN主要用于捕捉输入数据的空间局部特征通过卷积层和池化层来提取特征。而LSTM则用于处理序列数据的时序关系通过记忆单元和门控机制来捕捉长期依赖关系。 在CNN-LSTM模型中CNN部分通常用于提取输入数据的局部特征例如在文本分类任务中CNN可以用于提取句子中的词语特征。然后这些特征序列会被输入到LSTM中LSTM会根据序列的时序关系进行建模和预测。最后通过全连接层或其他分类器对LSTM的输出进行分类或回归。 CNN-LSTM模型的优点是能够同时捕捉输入数据的局部特征和时序关系适用于处理序列数据中的长期依赖关系。它在文本分类、情感分析、语音识别和视频分析等任务中取得了很好的效果。
二代码
代码中文注释非常清晰按照示例数据修改格式替换数据集即可运行数据集为excel。
部分代码如下
%% I. 清空环境变量
clear all
clc%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 分析数据
num_class length(unique(res(:, end))); % 类别数Excel最后一列放类别
num_res size(res, 1); % 样本数每一行是一个样本
num_size 0.7; % 训练集占数据集的比例
res res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集不打乱数据时注释该行
flag_conusion 1; % 标志位为1打开混淆矩阵要求2018版本及以上%% 设置变量存储数据
P_train []; P_test [];
T_train []; T_test [];%% 划分数据集
for i 1 : num_classmid_res res((res(:, end) i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test [P_test; mid_res(mid_tiran 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test [T_test; mid_res(mid_tiran 1: end, end)]; % 测试集输出
end%% 数据转置
P_train P_train; P_test P_test;
T_train T_train; T_test T_test;%% 得到训练集和测试样本个数
M size(P_train, 2);
N size(P_test , 2);
%%归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);%% 创建元胞或向量长度为训练集大小
XrTrain cell(size(p_train,2),1);
YrTrain zeros(size(T_train,2),1);......
三运行结果 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466499
