多元分类预测 | Matlab 基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测

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❤️ 内容介绍

在当今的信息时代，数据分类是数据科学和机器学习领域中一个重要的任务。数据分类的目标是将给定的数据样本分配到不同的类别中，以便更好地理解和利用数据。为了实现准确的数据分类，研究人员一直在寻找新的方法和技术。近年来，深度学习已经成为数据分类领域的热门话题之一。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）是两种常用的神经网络结构。本文将介绍如何结合CNN和LSTM来实现数据分类任务。

首先，让我们简要介绍一下卷积神经网络（CNN）。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。它在图像处理和计算机视觉任务中表现出色。CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习图像的特征。卷积层通过应用一系列的滤波器来提取图像的局部特征。池化层用于减小特征图的尺寸，从而降低计算复杂度。最后，全连接层将提取的特征映射到最终的分类结果。

然而，CNN在处理时序数据时存在一些限制。时序数据具有时间依赖性，这意味着当前时刻的数据与之前的时刻相关。为了解决这个问题，我们可以引入长短时记忆（LSTM）网络。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地建模时序数据的长期依赖关系。LSTM通过门控单元来控制信息的流动，从而解决了传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题。每个门控单元通过学习来确定是否更新和传递信息。

那么，如何将CNN和LSTM结合起来实现数据分类呢？一种常见的方法是将CNN用于提取时序数据的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中进行分类。具体来说，我们可以将时序数据分割成固定长度的窗口，然后使用CNN提取每个窗口的局部特征。接下来，我们将这些特征序列输入到LSTM中，LSTM将学习时序数据的长期依赖关系，并输出最终的分类结果。

这种结合CNN和LSTM的方法在许多数据分类任务中取得了很好的效果。例如，在语音识别任务中，将CNN用于提取语音信号的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中进行语音识别。在自然语言处理任务中，将CNN用于提取文本的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中进行情感分析或命名实体识别。

总结起来，结合卷积神经网络和长短时记忆网络是一种有效的方法来实现数据分类任务。CNN能够提取时序数据的局部特征，而LSTM能够学习时序数据的长期依赖关系。通过将这两种网络结合起来，我们可以更好地理解和利用数据。未来，随着深度学习的不断发展，我们相信结合CNN和LSTM的方法将在更多的数据分类任务中发挥重要作用。

🔥核心代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );t_train = T_train;t_test  = T_test ;%%  转置以适应模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  创建模型c = 10.0;      % 惩罚因子g = 0.01;      % 径向基函数参数cmd = ['-t 2', '-c', num2str(c), '-g', num2str(g)];model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 宗玉英.面向手机动画的基于深度学习的中文短信情感分析[D].北京工业大学[2023-09-02].

[2] 张潘頔,范科峰,赵晓莺,等.一种基于LSTM卷积神经网络的多标签文本分类方法:CN201910735892.2[P].CN110442720A[2023-09-02].

[3] 杨煜,张炜.TensorFlow平台上基于LSTM神经网络的人体动作分类[J].智能计算机与应用, 2017, 7(005):41-45.DOI:10.3969/j.issn.2095-2163.2017.05.012.

[4] 方磊,陆海晨,吴桐,等.一种基于LSTM的工程勘察标贯击数统计方法:CN202211418875.4[P].CN115787749A[2023-09-02].

[5] 王英龙,成曦,舒明雷,等.基于卷积神经网络和长短期记忆网络的心电图分类方法.2020[2023-09-02].

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