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基于卷积神经网络双向长短期记忆神经网.zip
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"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经

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基于的深度学习模型在多特征分类预测中的应用一引言.txt
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基于的深度学习模型在多特征分类预测中的应用一引言在.doc
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基于的深度学习模型在多特征分类预测中的应用一引言在.txt
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文章标题基于及多特征输入的二分类与多分类.txt
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资源内容介绍

"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多特征分类预测。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细替数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。,核心关键词：CNN-BILSTM-Attention; 空间注意力机制; 多特征分类预测; MATLAB程序; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积; 分类准确率; 灵敏度; 特异性; AUC; Kappa系数; F_measure。,基于多特征输入的CNN-BILSTM-Attention模型及其分类预测效果图优化分析
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341902/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341902/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CNN-BILSTM-SAM-Attention<span class="_ _1"> </span></span>的深度学习模型在多特征分类预测中的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着深度学习技术的不断发展<span class="ff4">，</span>各种神经网络模型在多特征分类预测任务中得到了广泛应用<span class="ff3">。</span>本文将</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">介绍一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CNN-BILSTM-SAM-Attention<span class="_ _1"> </span></span>的深度学习模型<span class="ff4">，</span>该模型能够有效地处理多特征输入</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">并实现单输出或多输出的二分类及多分类预测<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>模型架构</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该模型主要由卷积神经网络<span class="ff4">（<span class="ff2">CNN</span>）<span class="ff3">、</span></span>双向长短期记忆神经网络<span class="ff4">（<span class="ff2">BILSTM</span>）</span>和空间注意力机制<span class="ff4">（</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">SAM-Attention<span class="ff4">）<span class="ff1">组成<span class="ff3">。</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">卷积神经网络<span class="ff4">（</span></span>CNN<span class="ff4">）：<span class="ff1">用于提取输入数据的空间特征<span class="ff3">。</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">双向长短期记忆神经网络<span class="ff4">（</span></span>BILSTM<span class="ff4">）：<span class="ff1">用于捕捉序列数据的时序依赖关系<span class="ff3">。</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">空间注意力机制<span class="ff4">（</span></span>SAM-Attention<span class="ff4">）：<span class="ff1">用于提高模型对关键特征的关注度</span>，<span class="ff1">从而提高分类准确</span></span></div><div class="t m0 x2 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">率<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff3">、</span>程序实现</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以下是一个基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>的简单程序示例<span class="ff4">，</span>展示了如何实现该模型并进行多特征分类预测<span class="ff3">。</span>程序中的</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注释详细说明了如何替换数据以实现模型的训练和测试<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h3 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="ff1">加载或准备多特征数据集<span class="ff4">，</span>包括输入特征和标签</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="ff1">这里需要替换为实际的数据集路径和格式</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">inputFeatures = load('input_features.mat'); 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% <span class="ff1">训练集输入特征</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

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